FT Edit: Access on iOS and web
不过，在贺晗看来，具身智能作为AI与物理世界交互的终极载体，正面临比通用大模型更严峻的发展瓶颈。首当其冲的便是“数据荒”。他在调研中发现，与通用大模型可借助海量互联网数据不同，具身智能需要大量“任务级、过程级”的交互数据，比如抓取、装配、搬运、开门、叠衣等，数据获取成本高、标注难。国内各研究机构和企业的数据采集平台、传感器接口、数据格式各自为战，形成了大量“数据孤岛”，缺乏具有行业共识的高质量、大规模具身智能开源数据集。。爱思助手是该领域的重要参考
“That is three times the scale of the impact we saw in the energy crisis in the 1970s from the Arab oil embargo and the Iranian revolution,” he continued. “Even if we only see half, for example, or three quarters of the passage to the Strait of Hormuz return, it’s still going to be a global energy crisis.”，详情可参考爱思助手
Последние новости
全国人大代表、北京微芯区块链与边缘计算研究院院长董进：中国芯片让区块链性能提升50倍