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具身 / 世界模型 / Physical AI AI 从业者挑战讲清楚具身智能、世界模型、Physical AI 的区别。 Physical AI 是大概念。具身智能是核心形态。世界模型是重要方法。 先讲具身智能。 不是简单的“AI + 机器人”。它强调的是,一个智能体有身体,能在真实环境里感知、行动、反馈,再继续学习。 比如一个机器人看到桌上的杯子,伸手去拿,发现杯子太滑,调整力度,再把这个经验记下来,并持续迭代。 具身智能的核心是机器人本体,智能内核,环境交互。 再讲世界模型。 世界模型可以理解成机器人的“内心沙盘”。 人类做动作之前,其实经常会在脑子里预演。 比如你要把杯子从桌边拿起来,你大概知道:如果太用力,水会洒。 世界模型做的就是类似的事。 它尝试预测: 如果我执行这个动作,下一秒环境会变成什么样? 这对具身智能很重要。 因为机器人不能只靠真实世界里反复摔打。 如果有一个足够好的世界模型,机器人就可以先在模型里预演和试错,再把更靠谱的策略带到真实世界里。 所以世界模型和 VLA 不是完全割裂的两条路。 VLA 是从视觉、语言直接到动作。 世界模型更强调先预测未来,再辅助决策。 在真实系统里,它们通常会融合。 最后是 Physical AI。 Physical AI 的范围比具身智能更大。 它指的是让 AI 真正进入物理世界,理解空间、物体、运动、因果和行动后果。 除了具身,它也包括自动驾驶、智能工厂、智能仓库、城市空间里的视觉智能系统。 所以如果说过去的大模型主要活在屏幕里,处理文字、图片、代码和视频。 那么 Physical AI 讨论的是: AI 怎么进入真实空间,和机器、车辆、工厂、道路、家庭发生关系。 智能正在从屏幕,走向物理世界。#AI #具身智能 #机器人 #ai #科技
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世界大模型是什么,能颠覆哪些行业? 什么是物理世界 AI?简称“世界 AI”。 世界 AI 就是让大模型从训练数据和感知上去理解人类目前所处的物理世界。目前整个产业可能分为三层: 1. 理解世界:让模型去理解这个物理世界。 2. 模拟世界:让模型根据世界的原本模样去生成 3D 世界,并模拟各种自然反应。 (a) 模拟重力、光照和运动惯性。 (b) 模拟牛顿第一、第二、第三定律。 3. 应用与生成:让模型真正理解物理规律,并将自动驾驶或机器人控制等模型放在生成的虚拟世界中进行模拟训练。 (a) 通向更远的虚拟现实生成。 (b) 在游戏领域的一些具体应用。 物理世界 AI 的发展,主要会影响机器人和自动驾驶这两个领域: 1. 机器人领域 目前的机器人虽然能够运动,但大多数没有自主逻辑,主要靠人工遥控完成简单操作,顶多能跑能跳。这离真正替代人去干活还有很大差距。你需要让机器人知道碰杯子会倒,捏草莓和扔铅球所需的力度是不一样的。#人工智能 #世界模型 #physicalAi #具身智能 #自动驾驶 2. 自动驾驶领域 如果 AI 能真正理解物理世界,无疑能显著提高自动驾驶的安全性。例如,真实世界中难以模拟的不遵守交通规则的行人、车祸或各种特殊极端场景,都可以在物理世界 AI 成熟后进行模拟。通过这些模拟数据来训练自动驾驶模型,会让模型变得更加可靠。
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