近日，“具身智能”概念被英偉達(dá)創(chuàng)始人CEO黃仁勛帶火。

華爾街見聞·見智研究認(rèn)為：具身智能帶來的AI價值遠(yuǎn)比人形機(jī)器人更大。具身智能最大的特質(zhì)就是能夠以主人公的視角去自主感知物理世界，用擬人化的思維路徑去學(xué)習(xí)，從而做出人類期待的行為反饋，而不是被動的等待數(shù)據(jù)投喂。在人類的五大感官中視覺獲取的信息占比超過80%，并且讓機(jī)器理解人類語言也是非常重要的，所以機(jī)器視覺和多模態(tài)大模型正是開啟機(jī)器自我感知學(xué)習(xí)的兩把鑰匙。

具身智能是什么？

具身智能簡單來說就是AI的大腦加上軀體。它能夠跟我們生活的環(huán)境進(jìn)行交互，從而展現(xiàn)出智能行為。

【資料圖】

而具身智能為什么被看作AI的iPhone時刻？

原來的人工智能可以看作第三人稱的智能，也就是投喂數(shù)據(jù)給機(jī)器，讓它學(xué)習(xí)什么它就學(xué)習(xí)什么。而現(xiàn)在具身智創(chuàng)造了一種機(jī)器自主學(xué)習(xí)的新方式，能夠以第一人稱的視角來感知和學(xué)習(xí)物理世界，并像人類一樣理解和感知事物的能力，才能在此基礎(chǔ)上進(jìn)行相同思維的發(fā)展，最后表現(xiàn)出人類期待的行為方式。

Windows為何能統(tǒng)治操作系統(tǒng)，iPhone為何創(chuàng)造智能手機(jī)時代，最重要的原因就是他們創(chuàng)造了最簡單、最直觀的人機(jī)交互窗口。

發(fā)展人工智能的意義在于能夠讓機(jī)器造福人類，協(xié)助處理事務(wù)，提高生產(chǎn)力；更進(jìn)一步則是讓AI進(jìn)行創(chuàng)造，推動科學(xué)研究的進(jìn)展。而這一切的前提是：要讓機(jī)器理解人類社會，要做到這一點(diǎn)，需要的就是具身智能。

見智研究認(rèn)為：讓AI擬人化的進(jìn)行感知和理解世界方式，視覺和聽覺是非常重要的?？匆姴⒗斫馕锢硎澜缰写嬖诘氖挛铮⑶夷軌蚵牰祟惖恼Z言這背后需要的是機(jī)器視覺技術(shù)和多模態(tài)大模型。在具身智能領(lǐng)域的快速發(fā)展下，這兩大領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和需求也會與日俱增。

具身智能比人形機(jī)器人更有價值

具身智能相當(dāng)于AI的大腦，而這個大腦的載體可以是任何形式。可以是一個機(jī)械臂，一只機(jī)器狗，更或者是一輛小汽車。

而反觀人形機(jī)器人，當(dāng)下為何被看做是一個不太聰明的鋼鐵巨人，核心還是因?yàn)槿鄙貯I大腦+不太靈活的軀體。

就像馬斯克所表示的，雖然未來有一天人人可能會擁有一個人形機(jī)器人，但是目前展現(xiàn)的Optimus人形機(jī)器人產(chǎn)品也就只能執(zhí)行重復(fù)性的簡單勞動。

見智研究認(rèn)為：我們真正需要的人形機(jī)器人目前還缺少具身智能特質(zhì)。馬斯克也表示：未來會將特斯拉的視覺技術(shù)用于人形機(jī)器人的研發(fā)中。而對于具身智能和人形機(jī)器人所能夠創(chuàng)造的價值，也非常明了了。具身智能的應(yīng)用場景沒有局限性，所以市場空間更廣闊。

關(guān)注具身智能的硬實(shí)力

具身智能的硬實(shí)力包括：機(jī)器視覺和多模態(tài)大模型。

機(jī)器視覺是AI的感知工具，亦為數(shù)據(jù)生產(chǎn)的手段。在人類的五大感官中視覺獲取的信息占比超過 80%。

機(jī)器視覺的端口是攝像頭，作為看懂世界的“眼睛”；機(jī)器視覺的大腦是算法，承擔(dān)分析功能。

見智研究認(rèn)為：相比于單純迭代硬件的參數(shù)指標(biāo)，算法和架構(gòu)的升級對于AI來說更重要。因?yàn)閿z像頭的發(fā)展目前已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)對物體的數(shù)據(jù)采集，無論是清晰度還是色彩度都已經(jīng)卷到了夠用的程度。

值得關(guān)注的是，多模態(tài)大模型在機(jī)器領(lǐng)域的應(yīng)用。無論是視覺圖像信號還是人類語言的聲音信號，最后都要轉(zhuǎn)化為機(jī)器能夠理解的語言，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的目的。

從現(xiàn)階段應(yīng)用來看，目前最好的是谷歌的PaLM-E大模型（參數(shù)5620億），可以將視覺和語言同時集成到機(jī)器人的控制中。這種大模型最大程度的解決了需要人工對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和注視的繁瑣流程，極大提高了機(jī)器理解的效率。通過將PaLM-E大模型集成到控制中，能夠直接通過攝像頭的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對機(jī)器執(zhí)行命令，并且具備一定程度的抗干擾能力。

小結(jié)

AI的軀體其實(shí)并非是最重要的，核心應(yīng)該是發(fā)展AI大腦，打通人機(jī)交互方式，讓AI能夠主動感知物理世界，擬人化的思維路徑才能做到人類期待的行為反饋。機(jī)器視覺和多模態(tài)大模型正是開啟這個世界的兩把鑰匙。

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