60分钟干货实录｜端侧 AI 落地挑战有多大？手机、PC、汽车、具身机器人有话说

这篇指南深入探讨了将大型人工智能模型与消费类电子产品整合的挑战和潜力，重点关注汽车行业、个人计算和机器人技术。它讨论了这些模型如何通过改善人机交互和提供个性化服务，特别是在智能汽车和人形机器人领域，提高效率和功能性。内容还探讨了B2B和B2C应用的市场潜力，强调在不同领域抓住机遇的重要性。一个关键的观点是“段到段”方法，即在连接它们以形成全面的端到端系统之前解决较小的子问题。这篇文章对那些对在日常科技中实际部署人工智能和个性化消费类电子产品未来感兴趣的人特别相关。- 大模型在机器人领域的应用可以解决机器人长尾问题和corner case，提升机器人的智能化水平。 - 大模型可以改变机器人的交互形式，引入多模态交互，提升用户体验。 - 大模型可以节约机器人工程化落地的研发工作，提高开发效率。 - 大模型可以帮助机器人更好地理解人的需求，实现更智能化的交互。 - 机器人市场的发展会从To B到To C，先从科研和大B市场开始，然后逐步向消费者市场拓展。 - 不同场景的机器人应用会根据购买力和包容度的不同而先后出现，文娱展演等场景可能会先于手术机器人和养老机器人等复杂场景出现。 - C端市场是最广阔、有群众基础的市场，前景最大。 - 不同市场有不同机会，先抓住机会的公司能积累用户。 - 从top down和bottom up的角度感受市场需求。 - 目前机器人领域还没有共识，但正在追求段到段的功能封装。 - 系统由无数个段到段的端到端模型组成。 - 不同应用场景有不同的段到段分段方式。 - 技术发展过程是先解决子问题的端到端，再形成整个系统的段到段，最后形成系统的端到端。