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WGDC2025 | 林嘉偉:高通用性具身智能的核心在于大小腦感知,三維數(shù)據(jù)匱乏為目前行業(yè)較大瓶頸

具身智能比起上一代工業(yè)自動(dòng)化或工業(yè)4.0、工業(yè)2025,最大的區(qū)別是有了智能、更好的泛化能力和通用性。

泰伯網(wǎng)訊,5月21日下午,跨維智能市場(chǎng)副總裁林嘉偉在2025全球時(shí)空智能大會(huì)(WGDC2025)現(xiàn)場(chǎng)發(fā)表演講時(shí)表示,具身智能比起上一代工業(yè)自動(dòng)化或工業(yè)4.0、工業(yè)2025,最大的區(qū)別是有了智能、更好的泛化能力和通用性,可以做智能決策,知道自己硬件本體和時(shí)空、環(huán)境以及對(duì)象任務(wù)之間的相互位置關(guān)系,從而更好地判斷自己應(yīng)該在下一步做什么樣的動(dòng)作。而實(shí)現(xiàn)高通用性的通用具身智能,最核心就在于它的大小腦感知。這需要從底層數(shù)據(jù)到中間的大腦具備智能能力,甚至到硬件層面的強(qiáng)硬耦合。

相比大語(yǔ)言模型幾十年的文本、圖像、視頻等數(shù)據(jù)積累,林嘉偉坦言,基于具身智能當(dāng)下的發(fā)展階段,數(shù)據(jù)匱乏已成為行業(yè)的較大瓶頸。“機(jī)器人是三維世界,包括三維坐標(biāo),甚至6D自由度等姿態(tài),涉及物理世界空間的問(wèn)題。在沒(méi)有這么多數(shù)據(jù)量和模態(tài)的情況下,不足以訓(xùn)練出所謂的Scailing Law范式下的具身能力?!?/p>

據(jù)介紹,目前跨維智能團(tuán)隊(duì)打造了國(guó)內(nèi)唯一底層的自研具身智能引擎,構(gòu)建出環(huán)境資產(chǎn),比如面向會(huì)場(chǎng)、家庭、工廠、智能制造等環(huán)境里會(huì)構(gòu)建相應(yīng)的機(jī)器人本體硬件資產(chǎn),融入各個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù),通過(guò)自動(dòng)化的模式生成環(huán)境,生成對(duì)象,生成操作任務(wù),自動(dòng)化地進(jìn)行模型訓(xùn)練,隨后產(chǎn)生模型SDK文件,最終會(huì)部署到真實(shí)世界里。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),最重要的是在落地時(shí)找到剛需的場(chǎng)景,從而讓技術(shù)真真實(shí)實(shí)對(duì)場(chǎng)景帶來(lái)價(jià)值。目前,跨維智能已在半結(jié)構(gòu)化的場(chǎng)景里實(shí)現(xiàn)了100%的合成數(shù)據(jù),即便是仿真引擎里的合成數(shù)據(jù),毫米級(jí)機(jī)器人操作也能達(dá)到99.9%以上的成功率。

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