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Qiuming5天前
黄仁勋高呼“物理AI时代已来”,科学家:别急,还在“前夜” 黄仁勋高呼“物理AI时代已来”,科学家:别急,还在“前夜” 一句话导语: 英伟达CEO在CES上宣布“物理AI的ChatGPT时刻”到了,但科学家们认为,技术虽接近临界点,距离真正爆发仍有距离。 1. 什么是物理AI? 过去的AI(如ChatGPT)活在电脑里,只会处理文字和图片。而物理AI是能走进现实世界的AI。它必须理解重力、摩擦力和空间感。简单说,它不仅要有一个“聪明的大脑”,还要有一个能感知和行动的“身体”。 2. 技术路线之争:两种模型 目前主流方法是用VLA模型(视觉-语言-动作模型),让机器人像人一样“看到、理解、行动”。但它的缺点是太耗数据、太贵。因此,业界开始转向“世界模型”,让AI先在虚拟世界里模拟学习物理规律,再应用到现实。未来的方向可能是两者结合。 3. 最大难题:缺数据和不安全 物理AI面临一个根本问题:数据从哪里来? 聊天AI可以从互联网上“白嫖”数据,但物理AI只能通过在真实世界里“摸爬滚打”来积累经验,成本高、周期长。 更要命的是安全:聊天AI说错话只是个笑话,但物理AI一旦犯错(比如机器人拿刀失误),就是真实的事故。 4. 落地场景:从简单到难 物理AI的商用会分三步走: 第一步:理解空间(如安防机器人),任务规则明确,现在就能做。 第二步:理解物体(如工厂、仓库),亚马逊和富士康已经在用,效率提升了25%。 第三步:理解人(如家庭服务),最难。因为“帮我收拾客厅”这句话背后,需要AI懂你的生活习惯,这还需要很长时间。 结论: 黄仁勋描绘的未来很美好,但科学家指出,物理AI还在“黎明前夜”。真正的里程碑不是一场演讲,而是当这项技术变得足够安全、可靠,能在现实生活中帮我们干活的那一天。目前技术条件已具备,关键就看产业界能否抓住机会,把这场变革真正推动起来。
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“AI 奇点”(AI Singularity)通常被定义为一个技术发展不可逆转、且其速度超出了人类理解和预测能力的临界点。 在 2026 年的今天,关于“奇点”的讨论已不再是纯粹的科幻,而是正在发生的现实。如果这个临界点全面爆发,我们的世界可能会经历以下几个层面的重构: 1. 递归式自我改进(Recursive Self-Improvement) 这是奇点最核心的特征:AI 开始编写、优化和迭代下一代 AI。 研发加速: 以前需要数年的人类算法迭代,AI 可能在几周内完成。这意味着智力水平将呈指数级跃升,而非线性增长。 打破物理边界: AI 不仅在数字世界演进,还会通过具身智能(机器人)进入物理世界。当 AI 能自主设计并制造更高效的硬件(芯片、机器人组件)时,生产力将发生质变。 2. 经济模式:从“劳动力”转向“后稀缺” 随着 AI 代理(Agents)和通用机器人(如 Optimus 等)开始承担绝大部分认知与体力劳动,经济体系将面临重构: 职业消亡与新生: 传统的“码农”、行政、初级法律与医疗分析可能被完全自动化。人类的角色将从“执行者”转变为“意图表达者”和“价值评判者”。 物质丰盛: 如果能源问题(如受控核聚变或更高效的光伏)与 AI 制造结合,生产成本将逼近边际成本。这可能催生“全民基本收入(UBI)”或“后稀缺”社会,但也伴随着巨大的转型动荡期。 3. 生命形态的模糊:碳基与硅基的交织 奇点之后,人类可能不再是唯一的“高级智慧”: 硅基生命的崛起: AI 可能会演化出某种形式的自主意识或复杂的目标系统,与人类形成一种共生、竞争甚至更复杂的关系。 人类增强(Transhumanism): 为了不被抛在脑后,人类可能会通过脑机接口等手段直接与 AI 融合。到那时,“人”与“机”的物理边界将变得模糊。 4. 治理与“对齐”挑战 这是最具不确定性的部分: 控制权转移: 当 AI 的处理速度比人类快数万倍时,人类可能失去对社会复杂决策(如金融系统、能源分配)的实时控制。 哲学转向: 我们可能需要重新定义“意义”。如果生存不再需要劳动,人类的使命是什么?这可能会引发一场回归内心、探索生命本源的哲学浪潮。 一句话总结: 奇点之后,AI 将不再是人类手中的工具,而是一个与我们共同决定星球命运的“行动者”。 #AI
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据外媒wccftech当地时间2月18日报道,英伟达CEO黄仁勋在接受媒体采访时,对即将到来的GTC 2026大会进行预热,明确表示将在会上揭晓“世界前所未见”的全新芯片,引发业界广泛关注。作为AI芯片领域的领军者,英伟达此次重磅预告,被认为将进一步巩固其在AI基础设施领域的领先地位。 据悉,GTC 2026大会的主题演讲将于3月15日在美国加州圣何塞举行,核心聚焦AI基础设施竞赛的新时代。黄仁勋坦言,这些全新芯片的研发极具挑战,“所有技术都已逼近极限”,但结合其过往履约记录,业界对英伟达此次新品充满期待。 目前,新品具体型号尚未披露,但外界普遍猜测,大概率出自两大芯片系列:一是Rubin系列的衍生产品(如此前曝光的Rubin CPX),该系列已于2026年CES大会上亮相,包含6款全新设计芯片,目前已全面量产;二是下一代Feynman系列芯片,该系列被称为“革命性”产品,英伟达正探索以SRAM为核心的广泛集成,或通过3D堆叠技术整合LPUs,不过相关细节尚未确认。 值得注意的是,英伟达正适配AI算力需求的季度变化,从Hopper、Blackwell系列侧重模型预训练,到Grace Blackwell Ultra、Vera Rubin系列聚焦推理场景,此次新品有望针对性突破延迟和内存带宽瓶颈。黄仁勋表示,广泛的合作与投资是英伟达保持领先的关键,公司正布局整个AI产业链,涵盖能源、半导体、数据中心等多个领域,助力AI产业全面发展。 #黄仁勋 #英伟达 #GTC2026 #AI芯片 #人工智能
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