宝宝腿开大点就不疼了视频网站,国产乱码卡二卡三卡老狼在线观看,91精品国产乱码

最近中文字幕在线MV免费,暖暖视频免费最新中文字幕,免费无码又爽又黄又刺激网站,国内自拍a v偷拍视频,欧美亚洲国产精品久久高清

首頁 > 新聞及媒體 > 2025

天娛數(shù)科首席數(shù)據(jù)官出席具身智能大會,深度解析具身智能體通用化之路

2025-03-29

今日,第二屆中國具身智能大會(CEAI2025)在北京成功召開。大會吸引了國內(nèi)外科研院所、高校及企業(yè)代表逾千人參與,共同探討具身智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。20余場專題論壇,涵蓋大模型與具身智能、人形機器人、深空探測等前沿領(lǐng)域。天娛數(shù)科首席數(shù)據(jù)官吳邦毅受邀出席此次盛會,圍繞“感知-決策-行動閉環(huán),具身智能體的通用化之路”核心命題,系統(tǒng)闡釋了具身智能體通用化技術(shù)路徑的創(chuàng)新范式。

圖片4.png

吳邦毅指出:“推動具身智能體從單一任務(wù)執(zhí)行向通用智能進化,關(guān)鍵在于構(gòu)建通用AI Agent。通過對感知、決策、行動三大技術(shù)模塊的深度解構(gòu),天娛數(shù)科為行業(yè)勾勒出突破當前產(chǎn)業(yè)瓶頸的清晰路徑。

序號1.jpg

感知突破:給機器裝上“空間認知之眼”

演講中,吳邦毅直指行業(yè)痛點:“當前階段具身智能產(chǎn)業(yè)還有很多亟待突破的瓶頸,在數(shù)據(jù)獲取、算法開發(fā)、標準認證等方面仍存在諸多挑戰(zhàn)。比如在數(shù)據(jù)層面,3D數(shù)據(jù)匱乏且獲取成本高,嚴重制約了具身智能的深度訓(xùn)練;算法層面,多數(shù)企業(yè)需從0到1獨立研發(fā),導(dǎo)致資源浪費和效率低下;標準認證不統(tǒng)一,硬件接口、通信協(xié)議和數(shù)據(jù)格式等缺乏統(tǒng)一標準,具身智能難以跨本體應(yīng)用等等?!?/span>

天娛數(shù)科將具身智能通用AI Agent列為研發(fā)重點,Behavision命名的AI Agent整合了“算法+數(shù)據(jù)+算力”,致力于打造通用的大腦和小腦開發(fā)平臺。Behavision通過云邊端協(xié)同的創(chuàng)新架構(gòu),形成了形成完整的智能閉環(huán)。

WechatIMG832.jpg

吳邦毅表示:“通過自建的3D數(shù)據(jù)采集基地,集成高精度動捕系統(tǒng)與光場掃描技術(shù),天娛數(shù)科已整合120萬組3D場景數(shù)據(jù)、50萬組多模態(tài)數(shù)據(jù),覆蓋工業(yè)、家庭、醫(yī)療等不同場景,并借助Sim2Real仿真數(shù)據(jù)智能泛化技術(shù)顯著提升數(shù)據(jù)訓(xùn)練效率,實現(xiàn)多模態(tài)決策與世界模型構(gòu)建。

不止如此,吳邦毅還提到:“由天娛數(shù)科參股公司——專注空間計算及人工智能芯片及產(chǎn)品設(shè)計的高科技企業(yè)芯明開發(fā)的3D雙目立體算法芯片及深度視覺模組,單芯片集成實時3D立體視覺感知、AI人工智能、SLAM實時定位建圖等多項功能,具備1毫秒運動到顯示延時、3.5TOPS超低功耗、12nm先進制程等優(yōu)勢,為機器人在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定運行提供了強大的感知算力支持,為機器人裝上了‘空間之眼’?!?/span>

WechatIMG842.jpg

序號2.jpg
決策進化:大模型驅(qū)動的認知涌現(xiàn)

當前,具身智能正經(jīng)歷從“機械控制”到“認知涌現(xiàn)”的質(zhì)變。早期機器人依賴預(yù)設(shè)程序執(zhí)行單一動作(1.0階段),大模型時代通過模仿學習掌握技能(2.0階段),而真正的通用化必須跨越到3.0階段——讓機器建立對物理世界的因果推理能力。

決策層是具身智能體的“大腦”,決策邏輯本質(zhì)上是對人類經(jīng)驗的統(tǒng)計學習,天娛數(shù)科提出云、邊、端通用AI Agent架構(gòu),通過多模態(tài)大模型與擴散算法的融合,實現(xiàn)決策層的智能化升級。公司自研的天星基座大模型以及面向3D智能領(lǐng)域的“智者千問”行業(yè)大模型和智慧廣告大模型已通過中央網(wǎng)信辦備案,形成了協(xié)同互驅(qū)、優(yōu)勢疊加的模型矩陣。這些模型結(jié)合先進的數(shù)據(jù)訓(xùn)練策略,如Action Chunking with Transformers(ACT)算法,讓機器人能夠快速學習復(fù)雜的動作序列和操作邏輯。

WechatIMG836.jpg

吳邦毅表示:“基于大模型的模仿學習技術(shù)正引領(lǐng)人形機器人進入智能化新階段段。通過構(gòu)建多模態(tài)感知系統(tǒng),機器人可實時捕捉人類示范的運動軌跡、力量控制等關(guān)鍵參數(shù),結(jié)合強化學習算法自主優(yōu)化動作序列,實現(xiàn)從觀察到執(zhí)行的端到端能力遷移。”

圖片

隨著多模態(tài)大模型與物理引擎的深度耦合,具身智能體將具備更高級別的決策能力,通過實時環(huán)境語義分割、動作意圖預(yù)測等技術(shù),不僅能完成指定任務(wù),更能根據(jù)場景變化自主調(diào)整策略在工業(yè)、醫(yī)療、家居等不同場景中展現(xiàn)出更強的環(huán)境適應(yīng)力。這種認知能力的躍升,標志著機器人正從單純的工具型設(shè)備向智能體形態(tài)加速演進。


序號3.png

行動閉環(huán):云邊端協(xié)同催生"智能涌現(xiàn)"

“真正的智能,是在行動閉環(huán)中涌現(xiàn)”。吳邦毅表示在演講中詳細解析了天娛數(shù)科創(chuàng)新構(gòu)建的云邊端協(xié)同架構(gòu),通過云端百萬級3D數(shù)據(jù)集與多模態(tài)大模型的深度訓(xùn)練,邊緣側(cè)集成SLAM算法與3D空間計算芯片的實時決策,以及終端深度視覺模組實現(xiàn)精準執(zhí)行,形成三位一體的智能閉環(huán)。云端依托Behavision通用具身智能AI Agent,實現(xiàn)復(fù)雜場景的全局規(guī)劃與數(shù)據(jù)迭代;邊緣端以單芯片毫秒級響應(yīng)能力處理實時感知數(shù)據(jù),完成常規(guī)任務(wù)的自主決策;終端通過毫米級3D掃描和多模態(tài)交互,實現(xiàn)虛實場景的無縫銜接。

WechatIMG845.jpg

吳邦毅表示:“通過感知-決策-行動三大模塊的閉環(huán),天娛數(shù)科正在加速具身智能從實驗室走向?qū)嶋H應(yīng)用的進程。”云邊端協(xié)同模式不僅能大幅降低機器人決策延遲,還能通過數(shù)據(jù)雙向增強循環(huán),推動具身智能在工業(yè)分揀、家庭服務(wù)等場景的快速落地,為通用智能體的規(guī)?;瘧?yīng)用奠定基礎(chǔ)。

WechatIMG835.jpg

在演講的最后,吳邦毅強調(diào),具身智能的通用化發(fā)展是一個長期而艱巨的任務(wù),需要整個行業(yè)的共同努力。天娛數(shù)科將繼續(xù)加大在具身智能領(lǐng)域的研發(fā)投入,加強與行業(yè)內(nèi)各方的合作,推動具身智能技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展,為實現(xiàn)具身智能在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用貢獻力量。