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A
A老师
王
王妈妈
A老师：我从事具身智能领域一年有余，此前专注于大模型研发。许多团队正从大模型转向具身智能，原因在于具身智能能够更直接地解放生产力，特别是体力劳动和重复性劳动。我们团队致力于多模态大模型的研发，目标是实现模型在听、说、想、做动作和对话等多方面实时交互。目前，我们面临的最大挑战是任务泛化性差，这与数据不足和算法不成熟密切相关。数据和算法是相辅相成的，算法的进步才能更好地利用数据，实现模型的有效提升。虽然具身智能的实现存在诸多挑战，但我对未来持乐观态度，我相信通过技术突破，具身智能终将实现。
关于具身智能与传统人工智能的区别，核心在于输出和场景。传统人工智能的输出通常是信息流，而具身智能的输出直接作用于物理世界。虽然两者背后的AI原理相通，但具身智能对学习算法提出了更高的要求，例如需要处理多模态信息和实现实时交互。
关于具身智能大脑和小脑的训练，大脑负责任务规划和推理，小脑负责本体操控和运动控制。目前主流的训练方式包括摇操、合成数据、世界模型和视频训练结合强化学习等。这些方法各有优缺点，实际数据采集成本高，合成数据和模拟环境可以弥补这一缺陷。Sim to real的转换是关键步骤，需要解决模拟环境与真实环境的差异。
关于具身智能的商业化应用，目前主要集中在一些垂直领域，例如工厂和药房的自动化作业。自动驾驶也是具身智能的重要应用场景，因为它拥有大量成熟的数据。此外，具身智能也具备情绪价值方面的应用潜力，例如机器人表演等。
关于具身智能的伦理问题，我个人认为不必过度恐慌。目前的技术水平距离具身智能失控还很远，但我们需要关注技术发展带来的社会变革，并建立相应的监管机制。
柯柯：作为节目的主持人，我主要负责引导话题，并对嘉宾的观点进行总结和补充。
王妈妈：作为节目的主持人，我主要负责引导话题，并对嘉宾的观点进行总结和补充。
Deep Dive
本节解释了具身智能的概念，并将其与传统人工智能进行了比较。传统人工智能的输出是信息，而具身智能的输出直接影响物理世界。两者关键差异在于场景和输出，但底层人工智能原理是互通的。
- 具身智能的核心是智能体与物理环境的直接交互
- 传统人工智能的输出是信息流，具身智能直接影响物理世界
- 具身智能的学习方式与人类学习方式存在差异
Shownotes Transcript