线上开户的证券公司现阶段模拟学习能力不足

今天分享的是：具身智能前瞻系列深度一：从线虫转向复盘至行动导航，旗帜鲜明看好物理AI-国金证券

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《具身智能前瞻系列深度一：从线虫转向复盘至行动导航，旗帜鲜明看好物理AI》探讨了具身智能的发展，从生物智能五阶段映射具身智能，指出当前缺失模拟、规划能力，物理AI是构建模拟学习的核心。生物智能五阶段包括关联性学习、强化学习、模拟学习、模仿学习、语义处理，对应具身智能不同发展阶段，现阶段模拟学习能力不足。复盘智能驾驶模型算法，世界模型约等于空间智能加物理AI，智能驾驶与具身智能有联系，众多人形机器人团队有智驾从业经验，特斯拉FSD等算法迭代显示基于模型的强化学习重要性，对通用人形机器人更是关键。空间智能让模型理解3D空间几何与位置信息，有真实数据采集和仿真合成数据两条路径，后者更具性价比。物理AI解决机器人与物理世界交互问题，应对“缺数据”难题。还提及群核科技在空间智能、索辰科技在物理AI领域的布局，强调重视3D数据资产和物理仿真引擎，看好相关领域发展。

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发布于：广东省

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