2024年智源大会汇集了像高阳教授和王兴兴等CEO这样的专家,深入探讨具身智能领域。重点讨论包括识别机器人身体成本和不足的训练数据作为人工智能发展中的重要障碍。讨论还涉及到更好的数据定义的需求,以及触觉感知和模块化系统在机器人技术中的潜力。
值得注意的是,强调了整合真实和模拟数据用于训练模型,同时也指出了高部署成本的挑战和可靠硬件的必要性。这篇内容突出了具身智能的实际应用和在行业中提高效率和安全性的潜力,对那些对人工智能和机器人未来感兴趣的人来说是一篇有价值的阅读。- 具身智能是2024年最炙手可热的科技概念。 - 机器人本体的高成本是限制仿生人工智能发展的主要瓶颈之一。 - 目前训练数据不够多维,限制了具身智能的发展。 - 触觉对于机器人的交互和操作非常重要。 - 端到端和模块化是两种不同的方法,各有优点。 - 仿真数据和真实数据都对具身智能的发展非常重要。 - 降低机器人的成本是推动具身智能发展的关键。 - 多模态大模型在空间理解方面存在一定不足。 - 未来三年内,具身智能可能在一些相对简单的行业开始应用。
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