从“虚拟”到“真实”的体现智能的突破和挑战

中国经济网络保留的所有权利 中国经济网络新媒体矩阵 在线音频 - 视觉节目许可证（0107190）（北京ICP040090） 在体现智力领域中，建立一个“实用”的知识观察，思考和行为是一个重要的目标。随着许多聪明的机器人在国内外开放，它已成为人工智能的现实，而人工智能可以在物理世界中获得。行业专家认为，我们现在站在技术爆炸和工业变革的关键节点中。 行业数据表明，2024年，全球发布的新类型机器人数量超过106，这超过了过去20年的总数。 “体现智力”的概念已成为世界渴望的热门主题。通过连接到铁体的数字大脑，人工智能可以在不久的将来以更广泛的世俗接触结合在一起。在比赛的时候n对于大型模型（例如Deptseek加剧），体现智能领域的“下半场”竞争更加适当。 算法实施：从虚拟世界到物理世界 2025年的政府工作报告表明，“建立未来的投资机制，并培养未来的行业，例如生物制造，数量技术，宝石进入情报和6G”。 “北欧情报”被认为是人工智能竞争的另一个重要领域。 “智能刺绣取决于软件算法和身体承担者来了解环境，做出决策并执行特定的任务。与纯软件不同，它重点是现实世界的转变和互动。” Xie Hui是在Tianjin University的庞大的智能中使用智能的跨越工具的跨界研究中心主任。最终在汽车的机械控制中实施。 “ Tsinghua University人工智能学院的教授Shen Yang说，作为包括软件和硬件在内的特工，体现的情报取决于多模式模型。他说：“例如，VLA大型模型代表视觉，l代表语言，并且代表MGA动作，这产生了观察到的决策动作的完整过程。”他说，人形机器人只是体现智能的一小部分。在许多领域，例如该行业，不同形状的机器人有望成为聪明的承载者。 许多受访者认为，体现的情报将是实现一般人工智能以及当今国家竞争重点的重要途径之一。 从市场的角度来看，全世界对体现智力领域表现出了强烈的兴趣。高盛（Goldman Sachs），一家国际著名的投资机构，PredicTS到2035年，人形机器人市场的全球规模只能达到380亿美元。我的国家有许多省和城市，例如北京，省，广东和BP。行业和信息技术部发表的“关于人形机器人的变化和发展的指南意见”表明，到2027年，该行业的全面实力将达到世界高级水平，并成为重要的新经济增长机器和其他发展目标。 西海说，近年来人类机器人的“爆炸”并没有意外。大型模型，准确性，高端传感器和自动控件等技术的积累共同出现了这一机会。他说，尽管人工智能仍然远非投资大型工业生产和日常服务，但可以预测未来的人工作品，这不可避免地会导致重建生产结构，而在产品中跳动的泪水输入性。 行业内幕访谈认为，即使像Deptseek这样的公司在大型模型领域进行了发展，我们还应该清楚地表明，在人工智能领域，欧洲和美国仍处于最高水平，尤其是所涉及的体现智能的硬件设备，需要进行斗争。 技术瓶颈：去真相的多个困难 在短短的几年中，大型模型领域的技术产生了快速发展，但是从虚拟世界到现实的技术集成仍然存在许多问题。 - 缺乏一般平台和标准化认证，大多数公司都被困在“重复通讯”中。 Jiang Chen，Technguoxun Xinwei（Suzhou）Technology Co，Ltd。Ologoy官员说，在体现的情报领域，没有一个技术标准和一般开发平台，这使所有需要所有公司都需要独立从一开始。在各个领域的重复投资导致了资源的分散，并影响了产出的效率。同时，硬件界面，通信协议，数据格式等。缺少统一规格以及不同制造商的机器人身体调整与软件体系结构不兼容，从而阻止了大型应用程序。 - 应用程序场景的开放性不足，并且缺乏快速孵化的条件。 “机器人最终将被使用。” Tianjin Langyu Robot Co，Ltd。的主席Ren Zhiyong表示，R＆D和应用行业的企业家尚未开放，R＆D测试系统中实际上并未包含许多实际的工作条件，并且许多产品仍在“温室花”阶段。西海还说，当前有公共服务平台，例如非管理驾驶领域的试用道路，但在大多数应用领域，有STI缺乏开放式应用程序，以拖延产品的未来发布。许多行业内部人士认为，与ChatGpt和其他依赖文本数据的模型不同，具体的智能需要从真实的物理环境中获取动态交互式数据，并且收集的成本将更高。 - 独立的主要成分的水平不足，并且人才越来越差异。北京大学情报学院副校长林·Zhouchen（Lin Zhouchen）表示，目前在人工智能领域的国际竞争已经付出了激烈的势头。在高端GPU，准确性传感器，还原器等领域，中国企业的独立水平仍然需要改善，对当地现代才能的需求也在上升。 “我们必须了解编程和大型模型，现在我们必须了解机械和自动化。这样的才华很少。” xie hui说在许多领域的跨融合中，工业人才的要求从两个人转移到三，未来的门槛将进一步提高。 - 法律道德危害是一个尚未解决的问题。未来代理商的广泛应用也扩大了人工创造安全风险的可能性。 Xie Hui提供了一个例子，如果通过恶意程序种植的智能车辆连接到网络，它可以产生并发送不正确的紧急消息，从而误导驾驶员的路线，驱动速度和周围车辆的方向，从而产生交通拥堵和兴奋，并在极端情况下，它可以主动造成交通事故。 - 所有者仍然模糊。智能机器由于妄想而造成损失。开发人员，运营商等的主要职责是什么？此“质疑”尚未完成。 计划：如何在下半场站立 我的国家已经成为一个强大的国家制造机器人，以及毫克安装的CMGAN工业机器人的可爱成本超过全球50％。体现智能的发展具有广泛的应用方案和潜力。工业侮辱表明，应事先计划制定工业政策，以在人工智能竞赛的下半年获得主动性。 首先，加强基础水平的构建，并开发导致共同建设的行业生态系统。 Jiang Chen和其他人建议，应加强在体现情报领域的开放平台的建设，并应在基础代码，数据集和其他链接中建立开放的资源共享机制。适当的部门必须安排顶级企业，以建立一个国家一级体现的智能发展计划，一旦Bowhon鼓励开发一般开发套件从硬件到软件，从底层到应用程序层，从AI模型基础到3D DATA集合以及加速标准结构，创建生态认证系统并促进加速技术。 第二个是建立政府业务和州财产的开放，以投资于应用程序，并提供高质量的高质量现实数据。 Ren Zhiyong和其他人认为，无法直接从大量的Internet内容中获得Gemonial数据，而需要通过实际的机器人操作收集或在高级仿真平台上形成。因此，收集的迎接数据需要高成本和对MGA应用状况的广泛支持。建议在灵活生产，医疗保健，公共安全，紧急救援等领域开放政府领导的申请和企业的背景，并为企业提供测试平台。 第三个是增强大学，研究和商业机构的联合研究技能，以为现代提供支持技术。西海认为，跨学科的整合是现代科学和技术的“催化剂”。大学和大学应打破学科和贵族的障碍，优化和升级现有学科和专业系统，对跨学科的建设和人才项目的重要性，例如启动人造工具的学生。 第四，加快了管理前系统的构建，并在法律等领域提高了安全路线。行业内部人士认为，制定具有明确责任的管理框架是明智和安全使用的重要保证。一方面，我们必须在隐私数据保护，责任等方面进行全面示范，并发布相关的法律和法规，以防止监管真空。另一方面，应建立人工智能领域的预警机制和紧急断路器，以减少RISK尽可能多。