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具身智能迎來爆發(fā)式增長,未來路在何方?
人民網(wǎng)北京6月11日電 (記者趙竹青)過去一年,具身智能領(lǐng)域迎來爆發(fā)式增長,成為人工智能與機(jī)器人技術(shù)融合的核心賽道。在近日舉行的北京智源大會(huì)上,多位專家學(xué)者分享前沿研究與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐,為推動(dòng)具身智能從實(shí)驗(yàn)室走向廣泛場景應(yīng)用出謀劃策。
在具身智能的技術(shù)路線與底層邏輯層面,清華大學(xué)教授孫富春表示,世界模型是全要素模型,空間智能是其向視覺空間的投影,強(qiáng)調(diào)觸覺糾偏高于視覺糾偏,需構(gòu)建包含物理屬性等的沉浸式數(shù)字物理系統(tǒng)。
清華大學(xué)研究員、機(jī)器人控制實(shí)驗(yàn)室主任趙明國提出,類腦算法可替代傳統(tǒng)控制器,人形機(jī)器人發(fā)展需從運(yùn)動(dòng)控制向視覺決策等升級(jí),人類進(jìn)化的底層運(yùn)動(dòng)智能具有啟示意義。
在具身智能的數(shù)據(jù)瓶頸突破路徑上,北京大學(xué)助理教授、智源具身智能研究中心主任王鶴主張采用合成數(shù)據(jù)為主、真實(shí)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)的訓(xùn)練范式,通過十億級(jí)高質(zhì)量仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練的端到端模型,可實(shí)現(xiàn)零樣本泛化,已在零售、工業(yè)等場景逐步落地。
上海人工智能實(shí)驗(yàn)室青年科學(xué)家、具身智能中心負(fù)責(zé)人龐江淼認(rèn)為,合成數(shù)據(jù)有助于本體和場景泛化,但持續(xù)壓低真實(shí)數(shù)據(jù)采集數(shù)量,提升合成數(shù)據(jù)的質(zhì)量,直到全合成數(shù)據(jù)能夠達(dá)成零樣本泛化,需要一定時(shí)間。
北京大學(xué)副教授盧宗青提出,利用互聯(lián)網(wǎng)視頻預(yù)訓(xùn)練姿態(tài)生成模型,學(xué)習(xí)人類運(yùn)動(dòng)先驗(yàn),解決人形機(jī)器人數(shù)據(jù)稀缺問題。
清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授高陽說,機(jī)器人數(shù)據(jù)采集成本高(需遙操作+物理交互),且難以用語言描述(如游泳),形成“無智能-少機(jī)器人-少數(shù)據(jù)”的惡性循環(huán),可利用互聯(lián)網(wǎng)視頻數(shù)據(jù),通過跟蹤視頻中物體運(yùn)動(dòng)預(yù)訓(xùn)練模型,再遷移到機(jī)器人遙操作數(shù)據(jù)微調(diào),結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí),解決仿真與現(xiàn)實(shí)差距。
在具身智能的通用泛化能力構(gòu)建方面,智源具身多模態(tài)大模型中心負(fù)責(zé)人、北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院助理教授仉尚航認(rèn)為,構(gòu)建具身快慢系統(tǒng)是具身智能從“單一任務(wù)/本體”邁向“通用泛化”的關(guān)鍵路徑,分別以“大腦(推理)+小腦(控制)”的分層快慢系統(tǒng)和VLA端到端快慢系統(tǒng)兩條技術(shù)路線,解決跨本體(如機(jī)械臂、人形機(jī)器人)與場景的泛化性問題。
北京郵電大學(xué)教授方斌表示,視觸覺感知是具身智能從“感知”邁向“精準(zhǔn)操作”的核心環(huán)節(jié),需通過傳感器創(chuàng)新、仿真數(shù)據(jù)增強(qiáng)與多模態(tài)融合,解決動(dòng)態(tài)環(huán)境下的操作穩(wěn)定性與泛化性難題。
關(guān)于具身智能的未來應(yīng)用,智源研究院理事長黃鐵軍總結(jié)說,預(yù)計(jì)5-10年,具身智能有望代替人類從事不愿干、危險(xiǎn)的勞動(dòng),但這并非終極目標(biāo),在更遠(yuǎn)的未來,具身智能有望全面超越人類,代表人類走向星際。
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