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具身智能发展报告分析（三）2025-03-18报告指出，随着技术的进步，具身智能从早期依赖于多个独立“小模块”AI算法的组合逐渐演进到采用大型统一框架驱动的方法，在灵活性和适应性方面实现了显著进步。最初，为了完成特定任务，系统会根据需要调用不同的算法模块，并结合人工干预来实现目标。例如，在视觉处理中使用目标识别算法识别物体；在控制策略上，则应用强化学习、模仿学习以及形态计算等传统机器人学方法，使机器人能够在无人工干预的情况下做出最优决策。这个阶段的技术革新主要针对日益增长的机器人应用需求，旨在为机器人添加智能特性，超越传统的固定自动化操作模式。然而，随着大模型技术的发展，具身智能开始将各类功能整合至一个统一的架构之中，利用这些大模型潜在的知识理解与表达能力，不仅实现了自然语言交流，还支持无缝多模态信息处理及转换。这使得系统能够综合处理包括语言、视觉、触觉、听觉在内的多种感官输入，并通过融合机器人动作轨迹等运动经验数据，进一步执行具体的行动指令。这种转变标志着从分散式模块集成向一体化智能解决方案的重要跨越。根据报告，具身智能技术体系可分为“感知——决策——行动——反馈”四个模块，四个模块形成闭环，不断与环境交互，实现对环境的重构映射... 查看更多 -
具身智能发展分析报告（二）2025-03-17报告指出，具身智能与离身智能相互补充、协作发展共同促进了对智能得到理解、模拟与扩展。具身认知理论最早可追溯到20世纪40年代，当时一些哲学家和心理学家开始关注身体在认知过程中的作用。如法国哲学家梅洛-庞蒂在其著作中强调身体经验是认知的基础。此后，具身认知理论不断发展，为具身智能的出现奠定了理论基础。具身智能发展历程从人工智能视角来看，1950s-1980s为早期理论探索阶段；1950年艾伦·图灵在其论文《计算机器与智能》中提出了“学习机器”的概念，并讨论了机器能否思考的问题。然而，这些早期的人工智能系统缺乏物理身体，无法直接与环境互动，因此属于离身智能。在认知科学、心理学、神经科学等领域，学者们对人类感知、运动控制、情感等方面的研究不断深入。例如，心理学家霍华德·加德纳于1983年提出多元智能理论，其中涉及到空间智能和运动智能等内容，与具身智能的理念有一定的相通之处。技术探索与初步发展阶段机器人技术的起步：20世纪中叶以来，随着计算机技术和自动化技术的发展，机器人技术逐渐兴起。早期的机器人主要以工业机器人为代表，它们能够在特定的生产环境中完成一些简单的重复性任务，但这些机器人缺乏自主智... 查看更多 -
具身智能发展报告分析（一）2025-03-14近几年，具身智能作为人工智能领域的一个重要方向，经历了显著的发展和进步。具身智能（Embodied Intelligence）是指智能体（如机器人、虚拟助手等）通过与环境的互动来学习和发展其智能的能力。这种智能不仅仅依赖于算法和数据处理，还强调物理体验及交互对智能发展的重要性。简单来说，具身智能认为智能的发展和表现不仅取决于大脑或计算单元中的信息处理，还需要考虑身体与环境之间的动态交互。据市场研究机构预测，未来几年全球具身智能市场规模将保持高速增长态势，市场潜力巨大，有望在未来十年内实现数倍甚至数十倍的增长。中国信息通信研究院和北京人形机器人创新中心有限公司发布的《具身智能发展报告》从人工智能的角度出发，旨在明确具身智能的核心概念、发展历程及其技术架构。通过分析当前具身智能技术的发展状况，评估其应用潜力及潜在影响，并指出所面临的问题与挑战。最后，展望思维智能与行动智能融合的未来发展方向。本文将通过对具身智能的概念界定、演进路径和技术体系进行梳理，探讨该领域的现状，剖析其在实际应用中的可能性，并对未来发展提出见解。下面出海半导体网将对该报告的核心内容进行拆解：具身智能的概念与内涵具身智能... 查看更多 -
生成式人工智能应用发展报告（十一）2025-03-13针对目前生成式人工智能应用发展存在的多方难点，中国互联网络信息中心的报告也给出了相应建议。例如，高算力芯片是生成式人工智能发展的基础，人工智能的各个领域，如语音识别、图像识别、自动驾驶等，都需要大量的计算能力来支持复杂的任务。算力芯片是人工智能技术的核心支撑，具备强大的计算和处理能力，能够高效执行复杂的人工智能算法，快速完成大规模运算并提供准确结果，在人工智能的训练和推理过程中发挥着关键作用。报告指出我国要确保该领域在研发和生产上的自主可控，以维护国家安全发展。为推动算力芯片产业的发展，可以采取以下措施：加强技术创新：持续推动芯片设计和制造技术的创新，提升芯片的性能和能效比，满足市场对于高性能、低功耗芯片的需求。鼓励企业和科研机构加大在计算架构、芯片制程、封装技术等方面的研发投入，探索新的技术路径，如数据流芯片、存算一体芯片、可重构芯片等。完善产业链协同：加强上下游产业链的协同合作，包括芯片设计、制造、封装测试、设备材料等环节，提升整个产业链的竞争力和抗风险能力。建立产业联盟或合作平台，促进企业之间的技术交流、资源共享和协同创新，共同攻克技术难题，推动产业整体发展。加大人才培养与引进力... 查看更多 -
生成式人工智能应用发展报告分析（十）2025-03-12报告指出，我国生成式人工智能应用发展目前仍存在多方难点，随着全球科技竞争日益激烈，部分国家出于维护自身利益的考虑，对我国实施了严苛的人工智能芯片出口管制，进而对人工智能相关产业的发展形成了一定阻碍。近年来，我国陆续推出了一批具备自主可控能力的算力芯片产品，但在计算性能和通用性方面，与全球领先水平相比仍存在一定差距。其次，算力基础设施的分布存在不均衡现象。生成式人工智能的发展依赖昂贵的高端芯片，而且由于对海量算力的需求，数据中心的能耗极高，这使得产业主要集中在经济较为发达的地区。从地理分布来看，东部沿海地区的算力资源较为集中，而中西部地区则相对不足；从企业规模来看，大型企业由于资金雄厚，通常能够采购高质量的算力资源，而中小型企业则因难以承受高昂的硬件成本，导致其算力资源较为匮乏。再者，随着模型应用的快速增长，算力管理问题愈发凸显。大规模模型训练和推理需求急剧增加，对于算力的要求也随之加大。随着芯片规模的增大，运维的复杂度也显著提升。硬件设备在使用过程中难免出现故障，而随着算力规模的扩大，故障概率也随之上升。如果无法有效解决算力管理问题，训练成本和效率等一系列问题将随之出现，严重阻碍企业在... 查看更多 -
生成式人工智能应用发展报告分析（九）2025-03-11在企业端，各行业企业正加速拥抱生成式人工智能，推动智能化升级浪潮。在交通、能源、制造和化工等领域，高科技公司与传统产业紧密合作，投入大量资源，联合研发行业专属的生成式 AI 大模型，探索如何利用这一前沿技术推动实体经济创新。2023 年底的一项全球企业管理者调查（覆盖 16 个国家）显示，79% 的受访者认为生成式 AI 将在三年内为企业和行业带来深远变革，其中近三分之一预计变革已在发生（14%）或将在一年内到来（17%）。应用效果：各领域争相进行智能化改造实现降本增效随着技术的发展和市场需求的变化，越来越多的企业开始认识到利用智能技术优化业务流程、提升工作效率的重要性。例如在对话式用户界面领域，生成式 AI 扮演着重要角色。许多企业将其应用于智能客服系统，像电商平台，每天会接到海量客户咨询，涵盖产品信息、订单状态、售后服务等各类问题。传统人工客服难以在短时间内应对如此庞大的咨询量，导致客户等待时间长，体验不佳。借助生成式 AI 驱动的智能客服，能够实时响应用户咨询，通过自然语言对话理解用户意图，快速准确地提供解答。不仅能 724 小时不间断服务，还能根据用户历史咨询记录和行为数据，提... 查看更多
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