具赋新能智驱未来！千寻智能解浚源谈具身智能发展现状与前景

想要了解具身智能的现状以及它的未来趋势吗？在最近举行的一次研讨会上，千寻智能公司负责具身智能业务的部门领导解浚源，对这一领域进行了详尽的解析。他的观点或许能帮助您拨开笼罩在具身智能领域的神秘面纱。

行业现状类比

解浚源把当前具身智能的发展水平比作GPT1至GPT3的进化历程。这种类比并不简单，它好像为具身智能的发展阶段定下了一个“参照点”。尽管这一领域取得了一些成就，但总体来看，它还处在发展的级阶段。就像GPT从第一代到第三代的逐步提升，具身智能也在不断探索中前进，期待着实现质的飞跃。

核心构成难题

具身智能技术由“本体”和“运控”两大核心组成。“本体”部分，即小脑的机械性能，已经发展得相当成熟，就如同人体的构造已经相当完备。然而，“运控”部分，也就是大脑层面的智能算法，却始终面临着诸多挑战。这情形就好比一个人虽然拥有健康的体魄，但思维不够敏捷，使得具身智能技术的潜力难以得到充分发挥。

关键转折兴起

VLA模仿学习路线的兴起，标志着具身智能领域的一个重大转变。生成模型成功攻克了传统行为克隆中“多模行为平均化”的难题。这相当于为具身智能开启了一扇通往复杂行为的大门，使得它能够从随机状态中生成多种路径，从而在执行任务时展现出更高的灵活性和多样性。

范式结合优势

VLM与相关技术相结合，运用VLA范式，借助互联网上的海量数据进行预先训练，为模型注入了丰富的“世界先验知识”。这就像是为具身智能的大脑预先填充了大量的知识库，显著降低了对于真实数据的依赖，同时赋予了模型强大的泛化能力。这就像是一个人拥有了丰富的知识储备，无论身处何地，都能迅速适应新的环境。

千寻智能策略

借鉴了大型模型的训练技巧，千寻智能利用网络数据进行了基础认知的预先训练，借助真实设备数据来模拟并学习特定动作，同时运用强化学习来提升效果。因此，成功率显著提高，达到了95%至99%以上，有效弥补了最终精度的不足。这些策略就好比一套环环相扣的拳法，帮助千寻智能在具身智能领域不断壮大自身实力。

未来发展预判

解浚源预测，如果Law在实体智能领域获得成功，那么随着生产规模的不断增大以及基础设施的逐步完善，机器人所需的数据量预计将会以每年一个数量级的速度增加。在接下来的3到5年期间，实体智能技术的成果有望从GPT1到GPT4实现显著的跨越。这确实是一个令人充满期待的美好前景。千寻智能的进步势头十分迅猛，成立才短短半年，融资总额已经超过了7亿人民币。投资方实力非凡，创始团队的背景也相当扎实，这些有利条件为具身智能的发展注入了强大的动力。

读到此处，你或许对具身智能的发展前景充满了期待。你真的认为，在接下来的三到五年间，具身智能技术能够实现如同GPT般的飞跃性突破吗？不妨在评论区分享你的观点，别忘了点赞以及把这篇文章转发给更多人。