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新一代人工智能大模型的技術棧特點

來源:甲子光年      編輯:創澤      時間:2023/7/13      主題:其他   [加盟]

人工智能2.0時代,IT技術的技術棧將發生根本性的變化:由過去芯片,操作系統和應用 三層,變化為芯片層、框架層、模型層和應用層四層,其中模型層中會出現中間層、應用 層這類針對應用場景適配的技術棧;

機器人“智”的體現在于環境感知、智能決策和執行控制,其中智能決策指機器人具備一 定獨立自主解決問題的能力,通過感知理解行為環境,在與環境的交互中積累經驗,形成 在復雜環境中安全高效地執行復雜任務的能力,而這也是未來智能機器人的關鍵技術突破 點。

機器人的決策主要依靠算法實現,微模型、中小模型對智能機器人在特定場景的感知、決策具備 技術支撐基礎,而基礎大模型則有機會打造真正的“通用機器人”。

微模型:個性化模型

• 微數據:追求數據專業度和個性化需求

• 小算力:算力需求小,邊緣算力即可滿足

• 低投入:訓練成本投入較少

• 多樣化:滿足千行百業需求,多樣化、場景化、定制化

中小模型:專用模型

• 小數據:不追求數據規模,而追求數據深度和專業度

• 中算力:算力需求中等,不依賴超算能力

• 低投入:訓練成本投入較少

• 低能耗:能源消耗較少

大模型:通用模型

• 大數據:數據規模大,追求廣度

• 大算力:算力需求高

• 高投入:高成本投入,訓練成本高

• 高能耗:高能源消耗

  

馬橋人工智能創新試驗區支持智能機器人產業發展

科技創新功能集聚(大張江),最高補貼4000萬元;智能化數字化網絡化建設(轉型升級),最高補貼2000萬元;成果轉化和產業化(產業化),最高補貼1000萬元

閔行區智能機器人產業集群發展現狀

戰略起點高是上海市規劃的三大先導產業之一;產業基礎雄厚集聚了數十家世界500強企業;土地資源充足擁有大量可用工業土地資源

馬橋經驗建設“雙核四智八品”產業體系

馬橋人工智能創新試驗區以雄厚的工業基礎與先進的人工智能技術為雙核,智能機器人與智能運載系統,智能感知系統,智能新硬件系統產業發展相輔相成

上海人工智能發展戰略-閔行模式

閔行區集聚了多個人工智能與高端制造產業園區,平臺機構和產業聯盟,為智能機器人的產學研用協同提供了廣闊的載體空間和良好的生態環境

上海智能機器人產業規劃,打造“4+X”融合創新載體

深化構建“東西互動,多點聯動”的產業布局:完善“4+X”總體布局,推進浦東張江, 徐匯濱江,閔行馬橋,臨港新片區等四大優勢產業集聚區創新發展

智能機器人發展產業集群:長三角、珠三角、京津冀

京津冀地區機器人相關企業數量達995家;長三角地區機器人相關企業數量達4547家;珠三角地區機器人相關企業數量達2643家

中國機器人的市場規模2024年預計超百億美元

中國機器人產業發展迅速,人工智能技術應用推動服務機器人更快發展,公共服務場景的應用價值得以被開發,務機器人市場規模快速放大

機器人產品的發展歷程:產線自動化、機器智能、人工智能

產線自動化時事先程序設定控制,機器智能時傳感器感知環境信息;人工智能時深度學習與強化學習技術具備類人特征,有自主思維能力

智能機器人產業鏈結構:上游 中游 下游

產業鏈上游硬件方面:減速器,伺服電機,控制器, 智能芯片, 傳感器, 末端執行器;軟件方面:交互系統, 控制系統,決策技術,感知系統

智能機器人產業發展周期,產業整體正向著智能化高速邁進

憑借機器視覺,自然語言理解等人工智能技術的發展,初代“AI+”機器人產品逐步成熟,生成式AI的爆發與通用人工智能的曙光

機器人—通用人工智能的最終載體,降低使用門檻

機器人在AI技術的加持下,將從一臺面向工程師的可編程專用設備,升級為普通用戶可用 的,根據任務自主編程運行的智能設備低,將是智能產業走向爆發 的臨界點

人形機器人是智能化發展的重要土壤

智能帶來的 AI 價值遠比人形機器人更大,最大的特質就是能夠以主人公的視角去自主感知物理世界,用擬人化的思維路徑去學習
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
» 人形機器人行業:黎明破曉,AI歸宿,全球
» 人形機器人與科技新革命:市場規模有望突破
» 人形機器人Digit:跑通落地場景并批量
» 2024機器人智能解決方案賦能表面精加工
» 機器人2024年三季度投融市場報告:服務
» 超擬人大模型的情緒價值體驗:八大安全場景
» 2024年AI智能交互眼鏡產業洞察報告:
» 2024具身大模型關鍵技術與應用報告:機
» 國內人形機器人創新中心:北京具身,浙江人
» 機器人行業 2024年三季報綜述:整體漲
» 山東省促進人形機器人產業創新發展實施方案
» 合成數據技術創新主要呈現四大趨勢:深度進
» AI 搜索:大模型商業落地“第一束光”,
» 安徽省人形機器 人產業發展行動計劃(20
» 語言大模型能力提升主要體現為四方面:上下
 
== 機器人推薦 ==
 
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