2024的我们应该如何看待具身智能

主要观点总结

本文讨论了具身智能领域，特别是机器人和通用人工智能的挑战和机遇。作者提到数据采集和数据量是机器人发展的关键难题，从不同的维度讨论如何解决这一问题，包括模仿学习、行为克隆、泛化性研究、视频模型等。同时指出未来可能的趋势和前沿技术如大规模强化学习、动作规划等。作者还强调了数据闭环的重要性，并认为通用机器人公司在投入发展时应注重长线发展。

关键观点总结

关键观点1: 具身智能是下一个令人激动的技术方向，通用机器人是有生之年可能见证的重要里程碑。

作者坚信具身智能将带来巨大的技术突破，而通用机器人则是有望在未来几十年内实现的里程碑。他呼吁社会要关注这个领域的发展，并且投入更多的资源进行科研和基础设施建设。

关键观点2: 数据采集是机器人发展的关键难题。

作者指出机器人数据的采集是一个难题，因为高质量的数据对于训练大模型至关重要。他提到了几种解决此问题的方法，包括模仿学习中的行为克隆和泛化性研究等。

关键观点3: 未来趋势和前沿技术包括大规模强化学习、动作规划等。

作者探讨了未来的发展趋势，包括大规模强化学习、视频模型的应用以及动作规划在机器人中的应用等。他认为这些技术有可能带来泛化性，并促进通用机器人的发展。

免责声明