智平方打通具身智能核心痛点:将AGI拓展到物理世界
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近日,清华大学五道口金融学院“金融PLUS系列产业峰会2024·人工智能赋能千行百业”盛大举办。智平方(深圳)科技有限公司(以下简称智平方)创始人兼CEO郭彦东博士受邀出席,并与工信部原副部长杨学山,中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长张钹,百川智能创始人兼CEO王小川,易显智能创始人兼董事长马宏等参会嘉宾一道,同探讨人工智能赋能实体经济、推动实体经济高质量发展之路。第三代人工智能的发展趋势是从数字世界AGI到物理世界AGI大语言模型问世标志着第三代人工智能时代大幕开启,人工智能从特定领域、特定算法、完成特定任务,迈向了在开放领域内完成多种任务、不受领域限制的新范式。具身智能是人工智能领域继大语言模型后的下一个需求爆发点,已经成为行业共识。郭彦东博士领先行业敏锐预判出大模型的范式会从语言拓展到更多模态,并通过智能硬件在物理世界中完成感知与交互。基于这一判断,郭博士创立智平方之初就构建了四大技术底座:基于大模型的通用感知,基于生成式模型的端到端泛化操作,多源数据融合,以及软硬垂直整合。郭彦东博士拥有硬核AI研发与智能硬件行业的复合背景,产业经验横跨中美。作为国家级创新领军专家(未来智能终端方向),郭彦东博士毕业于美国普渡大学,曾担任美国微软总部研究员,早期的AI研发为微软AIaaS,必应搜索,互联互通车等产品提供了重要支持。此后,郭博士在国内顶尖智能硬件企业担任AI首席科学家与高级研发管理。他主导了大规模量产智能汽车、数亿台智能移动终端的AI研发。在本次产业峰会上,张钹院士就第三代人工智能进行了精彩分享。在上一个人工智能时代,人工智能取得快速发展,但也遭遇了通用性不足、泛化性不够的巨大挑战。

大语言模型与第三代人工智能
- 大语言模型展现出强大的开放与多样性能力,开启了第三代人工智能时代。
- 多模态感知将成为继语言之后,第三代人工智能的下一个技术发力点。
智平方:通用具身智能领军企业
- 智平方深耕通用具身智能,针对行业痛点进行技术突破。
- 自研感知基础模型,符合机器人操作与导航需求。
- 端到端生成式架构实现操作端泛化与数据驱动迭代。
- 打造通用具身系统AI2R Brain,拓展AGI至物理世界。
具身智能:产业化进程与中国优势
- 具身智能被认为是大语言模型后的下一个需求爆发点。
中国在具身智能领域具有独特优势:
- 庞大的工业机器人采购量
- 丰富的产业供应链
全新品类通用智能机器人Alpha Bot
- 张钹院士强调具身智能的通用性,而非硬件通用性。
智平方推出全新品类通用智能机器人Alpha Bot:
- 场景定义硬件
- 行业领先硬件配置
- 多种场景适应性
- 全场景、高可靠服务
全新品类通用智能机器人Alpha Bot
在"人工智能未来展望"的圆桌对话环节,郭彦东博士表示,当前具身智能的主要应用场景有:
- 以物流为中心的应用场景
- 以工厂为中心的应用场景
- 以家庭为中心的应用场景
其中,以工厂为中心的应用场景是我国新质生产力实现的最主要方向。
据媒体报道,工信部数据显示,我国已培育出:
- 421家国家级智能制造示范工厂
- 万余家省级数字化车间和智能工厂
- 4500余家人工智能企业
人工智能改造的工厂:
- 研发周期缩短约20.7%
- 生产效率提升约34.8%
郭彦东博士补充表示,通用智能机器人在工业场景中可完成传统工业机器人无法完成的高柔性和更灵活多样的任务,如:
- 总装场景的产线预加载、产线融合、总体装配
- 特种场景带操作的复杂检视
这些任务繁琐、枯燥,且严酷的物理环境会影响人体健康。全新品类通用智能机器人Alpha Bot可将工人从这些任务场景中解放出来。

从+AI到AI+,我国人工智能领域已得到快速发展。放眼未来,AI+作为一种泛在性技术,可实现人工智能与各行各业深度融合,创造新的发展生态。
"人工智能未来展望"圆桌论坛上,百川智能创始人兼CEO王小川分享了AI+在医疗领域的创新与未来空间,易显智能创始人兼董事长马宏介绍了AI+在智能驾培领域的应用和产业化实践。
工信部原副部长杨学山展望提出,人工智能可赋能千行百业,我们要通过不断探索创新和快速落地实践,为走向智能时代努力。
问答环节,清华大学五道口金融学院学生、现场观众与参会嘉宾热烈互动,就人工智能领域的产品、投资及落地等内容充分讨论。
智平方,一家成立仅一年的AGI创业公司,其产品与技术已获行业广泛认可,荣获BEYOND Awards 2024 "消费科技创新大奖",极客公园2024年中国最具价值AGI创新机构TOP50等奖项。
郭彦东博士表示:"感谢认可。未来,智平方致力于打造全球领先的通用具身智能系统和多形态终端产品,将AGI从数字世界拓展到物理世界。"
今天关于《智平方打通具身智能核心痛点:将AGI拓展到物理世界》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!
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