机器人行业发展现状 - 当前语言模型在文字和图像领域表现出色 但在AI实际执行任务的领域仍处于早期阶段 仅如荒漠中长了几根小草 大规模爆发性增长的前夜尚未到来 [3] - 机器人领域面临的核心挑战并非数据缺乏 而是机器人大模型的水平不足 硬件已足够可用 但AI模型能力不足导致硬件无法充分发挥效用 例如难以有效控制灵巧手 [4] - 多模态融合在机器人领域表现不理想 尽管单纯语言或多模态模型优异 但用语言或图像、视频生成内容来控制机器人仍存在重大挑战 特别是运动与视频、语言模型的对齐难题 [4] 数据挑战与利用 - 机器人数据采集面临巨大难题 包括难以判断优质数据标准 哪些动作和场景需要采集 如何采集才能获得有价值数据 都需要建立一套标准来提高数据利用率 [4] - 数据质量存在显著问题 采集过程噪声大 数据质量差 且需要采集的数据类型和规模都处于模糊阶段 目标是通过提高模型对数据的理解能力 实现在较小数据量下获得良好效果 [4] 技术发展与人才管理 - AI模型认知需要更激进 应将其视为全能型工具 重新学习新知识 摒弃过去经验 避免依赖历史经验影响未来决策 [4] - 科技企业发展面临顶尖人才短缺和管理效率低下两大挑战 人员增加反而导致效率降低 [4]