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一文讀懂:到底什么是 “具身智能” ?

各位小伙伴們,大家好!

今天咱們來好好聊聊一個最近很火的一個技術話題——具身智能!

這個詞聽起來是不是有點難懂?其實我們可以簡單理解為:具身智能是具有身體的人工智能體。這樣是不是會容易理解一些?

什么,還是不懂!

別急,接下來我用更通俗易懂的方式,給大家講講具身智能到底是個啥,它的發(fā)展史,它兜底能干些啥,以及它將如何改變我們的生活。

一、具身智能到底是個啥?

我們來看下具身智能的定義:

具身智能(Embodied Intelligence)是人工智能與機器人學交叉的前沿領域,強調智能體通過身體與環(huán)境的動態(tài)交互實現(xiàn)自主學習和進化,其核心在于將感知、行動與認知深度融合‌。

在傳統(tǒng)的觀念里,人工智能大多是“虛擬”的,比如手機里的語音助手、電腦上的智能客服,它們只能通過文字或語音和我們交流,但沒辦法直接和現(xiàn)實世界互動。

而具身智能則打破了這個限制,它通過傳感器(相當于人類的眼睛、耳朵、皮膚等感覺器官)來感知周圍的環(huán)境,比如光線、聲音、溫度、物體的位置等;然后通過執(zhí)行器(比如機械臂、輪子、關節(jié)等)來做出相應的動作,比如抓取物體、行走、操作工具等。

這樣一來,人工智能就不再局限于屏幕和云端,而是真正走進了我們的現(xiàn)實生活。

舉個簡單的例子,你可能見過掃地機器人吧?它其實就是一個初級的具身智能產(chǎn)品。它通過激光雷達和攝像頭感知房間的布局和障礙物的位置,然后規(guī)劃出清掃路徑,最后通過輪子和吸塵裝置完成清掃任務。這就是一個典型的“感知—決策—行動”的過程,也是具身智能的基本工作模式。

二、聊聊具身智能的發(fā)展史?

具身智能的發(fā)展其實經(jīng)歷了很長一段時間的探索和積累,它的歷史可以分為幾個階段。

(一)概念萌芽期(1950—1990年)

早在1950年,計算機科學之父艾倫·圖靈就提出了具身智能的概念。他設想,如果機器能夠像人類一樣擁有身體和感知能力,那么它們就能更好地理解世界并做出更智能的決策。不過,當時的技術條件還非常有限,計算機的性能很弱,傳感器和執(zhí)行器也很不成熟,所以具身智能只能停留在理論探討的階段。

在接下來的幾十年里,科學家們一直在思考人工智能的本質。他們發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)的符號主義人工智能(即通過邏輯規(guī)則和符號推理來實現(xiàn)智能)在處理復雜現(xiàn)實問題時有很大的局限性。比如,讓機器人按照預設程序去抓取一個物體,如果物體的位置稍微有點偏差,機器人可能就抓不到了。這說明,智能不僅需要邏輯推理,還需要通過身體與環(huán)境的互動來學習和適應。于是,具身智能的概念逐漸引起了更多人的關注。

(二)技術積累期(2000—2019年)

進入21世紀后,隨著計算機技術的飛速發(fā)展,尤其是深度學習和強化學習技術的出現(xiàn),人工智能開始在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了重大突破。這些技術為具身智能的發(fā)展奠定了基礎。

在這個階段,機器人在一些簡單的任務上取得了一些進展。比如,通過深度學習算法,機器人能夠識別出常見的物體形狀和類別;通過強化學習,機器人可以在虛擬環(huán)境中不斷嘗試,學習如何更好地完成任務。不過,當時的機器人還遠遠稱不上真正的智能,它們在復雜場景下的決策和行動能力還很有限,大多只能在實驗室里進行一些簡單的實驗。

(三)快速發(fā)展期(2019年至今)

2019年以后,具身智能迎來了快速發(fā)展的階段。這主要得益于大模型技術的出現(xiàn)。大模型擁有海量的參數(shù),能夠更好地理解和生成自然語言,這為機器人與人類的交互提供了更強大的支持。比如,現(xiàn)在的機器人可以通過語音指令理解人類的需求,然后做出相應的動作。

同時,硬件技術也取得了很大的進步。傳感器的精度越來越高,成本也越來越低;執(zhí)行器的性能也越來越好,能夠實現(xiàn)更靈活、更精確的動作。比如,一些新型的觸覺傳感器可以模擬人類皮膚的觸覺,讓機器人在抓取物體時能夠感知到物體的形狀、質地和壓力,從而更好地控制抓取力度。

此外,許多科技巨頭也開始紛紛布局具身智能領域。比如,特斯拉推出了人形機器人Optimus,小米也發(fā)布了CyberDog等機器人產(chǎn)品。這些機器人在外觀和功能上都越來越接近人類,能夠完成一些復雜的動作,比如開門、拿東西、甚至跳舞等。這標志著具身智能從實驗室走向了產(chǎn)業(yè)化,開始逐步進入我們的生活。

三、具身智能是怎么實現(xiàn)的?

具身智能的實現(xiàn)需要硬件和軟件的完美配合,接下來咱們就詳細聊聊這兩方面。

(一)硬件基礎方面

1. 傳感器:機器人的“五官”

傳感器是具身智能的“觸角”,它讓機器人能夠感知周圍的環(huán)境。攝像頭就像是機器人的“眼睛”,能夠捕捉到圖像信息,幫助機器人識別物體的形狀、顏色、位置等。比如,通過攝像頭,機器人可以識別出這是杯子,那是椅子,還能判斷物體的距離和方向。

激光雷達則是機器人的“探路器”,它通過發(fā)射激光束并測量反射光的時間來獲取周圍環(huán)境的三維空間信息。這樣,機器人就能在復雜的環(huán)境中導航和避障,比如在房間里避開家具和障礙物,順利地走到目標位置。

麥克風是機器人的“耳朵”,能夠采集聲音信號。這樣,機器人就能聽到人類的語音指令,還能識別環(huán)境中的聲音,比如門鈴聲、電話聲等。觸覺傳感器則模擬了人類的皮膚,讓機器人在接觸物體時能夠感知壓力、紋理等信息。比如,當機器人抓取一個易碎的杯子時,觸覺傳感器可以幫助它感知到杯子的形狀和質地,從而調整抓取力度,避免把杯子捏碎。

2. 執(zhí)行器:機器人的“肌肉”

執(zhí)行器是機器人的“肌肉”,它負責將機器人的決策轉化為實際行動。電機是最常見的執(zhí)行器,它可以驅動機器人的關節(jié)運動,實現(xiàn)手臂的抬起、放下,腿部的行走、奔跑等動作。比如,機器人的機械臂可以通過電機的驅動,精準地抓取物體并將其移動到指定位置。

液壓和氣動執(zhí)行器則在一些需要較大力量輸出的機器人中應用。比如,在工業(yè)搬運機器人中,液壓系統(tǒng)可以讓機器人輕松地搬運重物。機械結構的設計也很重要,它決定了機器人動作的靈活性和協(xié)調性。人形機器人的機械結構模仿人類的身體構造,具有類似關節(jié)、骨骼的部件,這樣機器人就能做出更接近人類的動作,比如行走、奔跑、抓取等。

3. 機械結構:機器人的“骨骼”

機械結構就像是機器人的“骨骼”,它決定了機器人動作的靈活性和協(xié)調性。人形機器人的機械結構模仿人類的身體構造,具有類似關節(jié)、骨骼的部件,這樣機器人就能做出更接近人類的動作,比如行走、奔跑、抓取等。而工業(yè)機器人則根據(jù)不同的工作需求,設計出各種獨特的機械臂結構,比如常見的多關節(jié)機械臂,它可以在狹小空間內完成精確操作。

(二)軟件算法方面

1. 感知算法:讓機器人“看懂”世界

感知算法是機器人的“大腦”,它對傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行處理和分析。以視覺感知為例,深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)被廣泛應用于圖像識別,能讓機器人從攝像頭拍攝的圖像中識別出各種物體。比如,機器人可以通過視覺感知算法識別出這是一個人,那是桌子,還能判斷物體的顏色、形狀和位置。

語義分割算法則能進一步將圖像中的不同物體和背景進行區(qū)分,為機器人理解場景提供更詳細的信息。比如,機器人可以通過語義分割算法識別出圖像是在一個房間里,房間里有桌子、椅子、電視等物體,這樣機器人就能更好地理解環(huán)境并做出相應的決策。在語音感知方面,基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)及其變體的語音識別算法,能夠將麥克風采集到的聲音信號轉換為文本,便于機器人理解人類語言指令。

2. 決策算法:讓機器人“思考”和“決策”

決策算法是機器人的“大腦”,它根據(jù)感知到的信息做出行動決策。強化學習算法在這里發(fā)揮重要作用,機器人在環(huán)境中不斷嘗試各種行動,根據(jù)獲得的獎勵或懲罰信號來調整自己的行為策略,逐漸找到最優(yōu)的行動方式。比如,讓機器人學習抓取不同形狀的物體,通過不斷嘗試,根據(jù)抓取成功或失敗的反饋,優(yōu)化抓取的角度、力度等動作參數(shù)。

大語言模型也在決策中扮演重要角色,它可以根據(jù)自然語言指令,結合對環(huán)境的感知,為機器人規(guī)劃一系列的行動步驟。比如,你對機器人說“請幫我拿一下桌子上的杯子”,機器人可以通過大語言模型理解這句話的意思,然后結合視覺感知算法找到杯子的位置,最后通過決策算法規(guī)劃出一條路徑,讓機械臂去抓取杯子。

3. 控制算法:讓機器人“行動”起來

控制算法是機器人的“神經(jīng)系統(tǒng)”,它將決策轉化為對執(zhí)行器的精確控制信號。比如,通過控制電機的轉速、扭矩等參數(shù),實現(xiàn)機器人關節(jié)的精確運動控制,確保機器人能夠準確地執(zhí)行抓取、行走等動作?刂扑惴ㄐ枰紤]機器人的動力學模型,確保動作的平穩(wěn)性和準確性。

四、具身智能到底能干些啥?

具身智能的應用場景簡直太多了,接下來咱們就詳細聊聊它在各個領域的應用。

(一)家庭服務:機器人成為“全能管家”

具身智能機器人在家庭服務中的應用非常廣泛。比如,升級版的掃地機器人不僅能自動清掃地面,還能通過機械臂推開拖鞋、撿起襪子,甚至能從冰箱里拿飲料。養(yǎng)老護理機器人可以攙扶老人起床、協(xié)助老人洗澡,還能監(jiān)測老人的身體狀況。兒童陪伴機器人可以和孩子聊天、講故事、玩游戲,甚至還能輔導孩子學習。

(二)工業(yè)制造:機器人成為“超級工人”

在工業(yè)制造領域,具身智能機器人能夠完成汽車零部件的精密裝配、電子產(chǎn)品的精細制造等工作。它們可以通過視覺傳感器精準識別零部件的形狀和位置,利用機械臂快速、準確地完成裝配任務,大大提高了生產(chǎn)效率和裝配精度。

(三)醫(yī)療保健:機器人成為“超級醫(yī)生”和“超級護士”

在醫(yī)療領域,具身智能機器人可以輔助醫(yī)生進行手術,通過機械臂精準定位病變部位,提高手術的成功率和安全性?祻蜋C器人可以輔助患者進行康復訓練,根據(jù)患者的康復進度制定個性化的訓練方案,幫助患者恢復身體功能。

(四)物流與倉儲:機器人成為“超級搬運工”

在物流和倉儲領域,具身智能機器人可以高效地完成貨物的存儲、搬運和分揀任務。它們可以通過視覺傳感器識別貨物的種類和數(shù)量,自主規(guī)劃路徑,避免碰撞,大大提高了物流效率。

(五)教育領域:機器人成為“超級老師”

在教育領域,具身智能機器人可以作為教師的教學助手,為學生提供個性化的學習體驗。它們可以與學生互動交流,解答問題,通過游戲和活動幫助學生學習知識。對于有特殊教育需求的兒童,機器人還可以進行有針對性的互動,幫助他們提高社交能力和認知能力。

五、具身智能現(xiàn)在還有啥問題?

雖然具身智能聽起來特別厲害,但它現(xiàn)在還處于“幼兒期”,還有很多問題需要解決呢。

(一)感知和行動還不太協(xié)調

比如,人類抓雞蛋的時候,都知道要輕輕抓,但機器人可能就抓不準,要么把雞蛋捏碎了,要么抓不起來。這是因為機器人的傳感器還不夠精準,而且它的動作控制還不夠靈活。科學家們正在通過深度學習和物理仿真技術,讓機器人在虛擬環(huán)境中“練習”抓取動作,然后再應用到現(xiàn)實中,以提高感知和行動的協(xié)調性。

圖片

(二)復雜環(huán)境里容易“懵”

現(xiàn)在的機器人大多只能在工廠那種結構化的環(huán)境里工作,要是到了家里這種雜亂的環(huán)境,比如桌子上堆滿了東西,地上還有寵物玩具,機器人可能就“懵”了,不知道該怎么行動。不過,隨著大模型技術的發(fā)展,機器人可以通過語言指令理解任務,并自主規(guī)劃路徑,逐步適應復雜環(huán)境。

(三)成本太高,普及難

像波士頓動力的機器人,雖然特別厲害,但價格也特別高,一臺就要好幾十萬美元,普通家庭根本買不起。所以,科學家們也在努力降低成本,比如通過輕量化設計,用柔性材料做機器人,或者采用模塊化組件,讓機器人可以根據(jù)不同的任務更換不同的配件。

六、具身智能的未來會怎樣?

說到未來,具身智能的發(fā)展前景可真是太讓人期待了!

(一)未來五年:垂直領域大爆發(fā)

在未來五年內,具身智能會在一些特定的領域率先爆發(fā)。比如在倉儲物流行業(yè),分揀機器人可能會實現(xiàn)“看單—取貨—打包”的全流程自動化,效率能提升好幾倍。在農(nóng)業(yè)領域,無人機和機械臂的組合可以識別成熟的果實并進行采摘,這不僅能提高效率,還能緩解勞動力短缺的問題。

(二)十年后:通用具身智能初現(xiàn)

再往后十年,具身智能可能會進入一個全新的階段——通用具身智能。那時候,我們可能會看到“家庭機器人管家”,它們早上能叫你起床、給你做早餐,白天打掃衛(wèi)生,晚上陪老人聊天,甚至還能幫你遛狗。而且,人機協(xié)作也會成為常態(tài),比如在建筑工地上,機器人負責搬運重物、高空作業(yè),人類則負責設計和質量檢查。

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(三)終極形態(tài):人機共融的“智能體”

再往后,具身智能可能會和腦機接口結合,人類的意念可以直接控制機器人身體,實現(xiàn)“遠程辦公”。比如,宇航員可以在地球上操控火星上的機器人,進行各種復雜的任務。不過,這個階段也面臨著很多倫理挑戰(zhàn),比如機器人是否該擁有“自主決策權”,我們又該如何避免它們被濫用呢?

最后總結一下,具身智能和機器人技術的融合,將會讓未來的機器人變得更加能干,甚至能理解和模擬簡單的感情交互。而且,對具身智能和機器人的持續(xù)投入,更將帶動從軟件到硬件的整個產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。

       原文標題 : 一文讀懂:到底什么是 “具身智能” ?

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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