无畏契约直播

播客｜构建机器人“大脑”的非共识路径，对话上科大YesAI实验室石野_蜘蛛资讯网

乏是具身智能的一个重要挑战。          此外，由于具身智能兴起的时间也不长，专门针对具身智能设计的模型还需要不断迭代。          澎湃科技：这样看来，具身模型要落地是不是还很遥远？    &nb

际的解决方案。这也和当前自动驾驶的发展状态完全对应，除了神经网络，仍然需要一套符合物理规则的系统来做安全兜底。　　他谈到，底盘的发展，经历了从电动化到线控化，再到如今的AI化底盘的过程。虽然目前AI在底盘领域的应用，还面临可解释性、因果性、功能安全等方面的阻碍，但我们坚信，AI在底盘领域有一个非常重要的应用方向，与自动驾驶传感器协同。　　“大家都知道，自动驾驶系统有摄像头、毫米波雷达、4D雷达、激

数据量，这已经在我们的实验室里得到验证。          这么做的好处在于大大提高了机器人的训练效率。比如原先你要把机器人部署在某个产线上，产线需要停工，让数采员进场要采数据，然后训练、调试，这个过程有时需要一两个月甚至更久，才能完成一个工位上的一个小任务，成本很高。现在基于这套新的范式，我们希望机器人能“瞬间适应”

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