Репортаж от Wedoany，Государственный комитет по развитию и реформам КНР рассматривает строительство ключевой инфраструктуры для воплощенного интеллекта как основной инструмент продвижения отрасли на следующем этапе. 22 мая заместитель директора Департамента политических исследований Государственного комитета по развитию и реформам Ли Чао на пресс-конференции заявил, что будет ускорено строительство инфраструктуры для обучения воплощенного интеллекта, чтобы лучше поддерживать сбор воплощенных данных и обучение моделей «большого и малого мозга».
Это заявление указывает на инфраструктурный пробел при переходе воплощенного интеллекта от демонстрационной проверки к применению в реальных сценариях. Воплощенный интеллект отличается от программных моделей, обрабатывающих только текст, изображения или код, тем, что требует от робота восприятия окружающей среды, понимания задач, планирования действий и их выполнения в физическом мире. Модель «большого мозга» обычно отвечает за семантическое понимание, планирование задач и сценарное мышление, в то время как модель «малого мозга» больше связана с управлением движением, координацией позы, выполнением траектории и обратной связью в реальном времени. Обучение таких систем не может опираться только на текстовые данные из интернета, для этого также требуются высококачественные воплощенные данные, симуляционные среды, сбор данных с реальных роботов, оценка действий, диспетчеризация вычислительных мощностей и платформы для тестирования безопасности. Основная цель предложенного Госкомитетом по развитию и реформам ускорения строительства инфраструктуры для обучения заключается в повышении универсальных способностей воплощенного интеллекта в различных сценариях, чтобы роботы перешли от соревнований, выставок и закрытого тестирования к более сложным условиям эксплуатации, таким как заводы, торговые центры и дома.
Программа 15-й пятилетки уже включила воплощенный интеллект в перечень направлений будущих отраслей. В программном документе предлагается способствовать тому, чтобы квантовые технологии, биопроизводство, водородная энергетика и энергия ядерного синтеза, интерфейсы «мозг-компьютер», воплощенный интеллект, мобильная связь шестого поколения и другие направления стали новыми точками экономического роста, а также требуется создать систему культивирования всей цепочки будущих отраслей. Это означает, что воплощенный интеллект — это не просто точечная модернизация робототехнической отрасли, а новая промышленная основа, связанная с такими сценариями, как производство будущего, интеллектуальные услуги, общественная безопасность, уход за пожилыми людьми, коммерческие услуги и домашние терминалы.
Прикладные опытно-промышленные базы — еще один ключевой путь. Ли Чао заявил, что Государственный комитет по развитию и реформам ускорит строительство прикладных опытно-промышленных баз в области воплощенного интеллекта, усовершенствует экосистему программного и аппаратного обеспечения воплощенного интеллекта, усилит синергетическую связь с инфраструктурой для обучения и ускорит технологические инновации, ориентированные на практическое применение. Роль опытно-промышленных баз заключается в том, чтобы поместить алгоритмы, корпус робота, датчики, исполнительные механизмы, системы управления, отраслевые сценарии и стандарты тестирования в одну среду для проверки, избегая ситуации, когда технологии застревают на стадии лабораторных образцов или краткосрочных демонстраций. В «Руководящих мнениях об углубленном внедрении инициативы „Искусственный интеллект+“» Госсовета уже предложено спланировать и построить ряд национальных опытно-промышленных баз по применению искусственного интеллекта и создать общеотраслевые платформы для прикладных решений; в «Практических рекомендациях по специальной акции „Искусственный интеллект + Производство“», выпущенных Министерством промышленности и информатизации и семью другими ведомствами, также предлагается продвигать инновации в продуктах воплощенного интеллекта, строить опытно-промышленные базы и тренировочные полигоны для человекоподобных роботов, создавать эталонные производственные линии для человекоподобных роботов и в первую очередь применять их в типичных производственных сценариях.
Текущие трудности в индустрии воплощенного интеллекта сосредоточены в четырех звеньях: данные, модели, аппаратное обеспечение и сценарии. Чтобы робот мог работать на заводе, он должен адаптироваться к ритму конвейера, технологической оснастке, размещению материалов, координации с персоналом и границам безопасности; для работы в торговом центре ему необходимо справляться с открытым пространством, избегать толпы, предоставлять навигационные услуги, распознавать товары на полках и вести многоходовой диалог; при использовании дома он сталкивается с нестандартными объектами, изменениями в пространстве, безопасностью пожилых людей и детей, а также потребностью в долгосрочном общении. Инфраструктура для обучения может обеспечить условия для сбора данных, симуляционной оценки и итерации моделей для этих сценариев, в то время как опытно-промышленные базы берут на себя задачи совместной проверки программного и аппаратного обеспечения, прикладных испытаний и инженерного отбора перед масштабным внедрением. Ранее на пресс-конференциях Государственный комитет по развитию и реформам также упоминал о необходимости технологических прорывов в таких областях, как координация моделей «большого и малого мозга», адаптация облачных и оконечных вычислительных мощностей, слияние симуляционных данных и данных с реальных роботов, а также о продвижении строительства инфраструктуры, такой как тренировочные и опытно-промышленные платформы.
Нынешнее решение Государственного комитета по развитию и реформам КНР посылает четкий сигнал: конкуренция в сфере воплощенного интеллекта смещается от сравнения возможностей отдельных роботов к системному строительству тренировочных сооружений, систем данных, экосистем программного и аппаратного обеспечения и прикладных опытно-промышленных платформ. Только замкнув цикл обучения моделей «большого и малого мозга», итерации корпусов роботов и проверки в реальных сценариях, воплощенный интеллект с большей вероятностью сможет перейти от соревнований и опытных образцов к промышленным, коммерческим и домашним сценариям, став важной точкой входа искусственного интеллекта в реальный сектор экономики.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
