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“‘物理AI’”需求爆發(fā),‘數(shù)據(jù)稀缺’是最大發(fā)展瓶頸
在城市通用智能機器人賽道上,硬件差異正在逐步縮小,真正決定競爭力的仍然在AI“大腦”能力上,“更準確地說是在開放場景下通用AI能力。” 近日,酷哇科技CTO(首席技術官)廖文龍在接受包括澎湃科技(www.nxos.com.cn)在內的媒體采訪時表示。廖文龍認為,大腦決定了系統(tǒng)能力的上限。構建AI大腦,需要依賴AI來優(yōu)化AI模型與算法。
酷哇科技(COOWA)成立于2015年,是一家致力于實現(xiàn)物理世界的通用人工智能(Physical AI)的AI機器人服務提供商,2026年全系產(chǎn)品預估出貨量將突破10000臺,該數(shù)字超過公司過去數(shù)年交付量的總和,并已實現(xiàn)年度 EBITDA(息稅折舊攤銷前利潤)回正。
2月5日,該公司正式發(fā)布Coowa WAM 2.0(World-Action Model)通用世界模型底座。Coowa WAM 2.0(World-Action Model)是一套針對高頻且標準化的移動與作業(yè)任務構建的通用世界模型,基于Real-to-Sim-to-Real(從真實到模擬再到真實)閉環(huán)的通用世界模型。它不僅是“看”世界,更是在潛空間(Latent Space)中推演世界,實現(xiàn)Drive與Work的深度耦合。
廖文龍認為,物理AI模型將在未來3至5年迎來爆發(fā)性需求,未來五年,物理前端應該追求高度智能的無人化,而云端決策在未來一段時間仍保持人機協(xié)同。
盡管當前物理AI概念火熱,但行業(yè)面臨的核心問題仍然現(xiàn)實。
廖文龍指出,行業(yè)面臨開放環(huán)境下長尾場景無窮盡,真實數(shù)據(jù)稀缺的瓶頸?!瓣P鍵不是窮舉所有極端情況,而是在不可窮舉的前提下,讓機器具備可靠安全的‘零樣本決策’能力?!边@意味著,物理AI接下來需走通一條具備持續(xù)商業(yè)造血能力的系統(tǒng)化道路,通過可規(guī)?;\轉的商業(yè)閉環(huán),在真實世界中持續(xù)獲取海量數(shù)據(jù),并以此驅動技術的持續(xù)迭代。

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“海量數(shù)據(jù)中大部分是無效的,需要通過自動化流水線完成數(shù)據(jù)挖掘、自動標注、增量訓練和仿真驗證。這套Infra的迭代周期越快,競爭力越強?!绷挝凝堈J為,AI Infra決定了數(shù)據(jù)的質量與規(guī)模問題,進而影響模型能力的上限。下一代具身智能的核心突破仍在于AI Model的持續(xù)演進。





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