Усаглашена интелигенција је интелигентан систем који интегрише перцепцију, когницију, доношење одлука и акцију кроз интеракцију у реалном времену између физичких ентитета и животне средине, покривајући различите облике као што су хуманоидни роботи, бионички роботи и уграђени системи животне средине.
Усаглашена интелигенција је интелигентан систем који интегрише перцепцију, когницију, доношење одлука и акцију кроз интеракцију у реалном времену између физичких ентитета и животне средине, покривајући различите облике као што су хуманоидни роботи, бионички роботи и уграђени системи животне средине. Тренутно се уплоћена интелигенција стално развија кроз понављајућу интеракцију са окружењем, значајно побољшавајући когнитивну способност доношења одлука и онтолошку практичну перформансу и убрзавајући њен еволуцију ка аутономнији и преко сценарија општу интелигенцију. Точно разумевање глобалног технолошког иновационог тренда уплоћене интелигенције и активно реагување на дубоко укорењене изазове од великог значаја је за искоришћење могућности и освајање иницијативе у новом кругу индустријске трансформације.
Глобални развој технологије осамостављене интелигенције показује пет главних трендова
Тренутно, глобална технологија инкорпориране интелигенције показује убрзан тренд еволуције, са пробојама у пет димензија перцептивне интеракције, когниције доношења одлука, извршења контроле, фузије података виртуелног стварног домена и интеграције система, које покрећу инкорпорирану интелиген
Један је уграђивање светских модела и транзиција перцептивне интеракције. Под утицајем светског модела и мултимодалне технологије перцепције, уплоћена интелигенција значајно је побољшала своју способност разумевања и интеракције са физичким окружењем, постижући промену парадигме од "отговора на стимулу" до "дедуктивног доношења одлука" и од реструктурирања података до разуме Мета је лансирао светски модел V-JEPA2, који може предвидети последице различитих понашања и рангирати их на основу њихових циљева, знатно побољшавајући тачност акција. Пекиншки универзитет је предложио архитектуру мултисензорног модела за рад језика МЛА, који уводе комплетну мултисензорну модалност и пружа поузданију основу за доношење одлука интегрисањем хетерогенних сигнала.
Друго, постоји тренд од краја до краја и промена парадигме у доношењу одлука. Хијерархијска архитектура доношења одлука о олицепљене интелигенције "мозго+церебелум" је зрела и све више се примењује; модел од краја до краја, са својим предностима широке покривености, ниске латентности, високе аутономије и јаке сарадње, показао је велики потенција Google DeepMind-ова Роботика Близанка ослања се на архитектуру VLA од краја до краја и има одличну способност генерализације крос онтологије; DOBOT-VLA модел независно развијен од стране Јуецхијанга у Кини интегрише визуелне, лингвистичке и контролне способности и оптими Опремљен својим хуманоидним роботом АТОМ, постигао је масовну производњу 2025. године и може да заврши сложене задатке као што су ходање, динамичко балансирање и прецизна монтажа.
Треће, пробој у флексибилним материјалима довео је до појаве способности самоисцељења. Материјална револуција покреће еволуцију уплоћене интелигенције од "ригидног краја извршења" до "интелигентне онтологије адаптације". Кожа попут тактилног сензора и електронске коже омогућава усаглашеној интелигенцији да има високо осетљиве могућности перцепције животне средине, док биомиметичка флексибилна структура даје усаглашеним интелигентним облицима живота мултимодалне могућности кретања као што су пчелиње, Саморепаративни материјали постижу пробој у активно саморепарацији. Након што је тело оштећено, оно може постићи реверзибилну рекомбинацију хемијских веза под дејством светлости и топлоте. Интегрира функције детекције оштећења, локализације и само-исцељења, што значајно побољшава трајност и поузданост уграђене интелигенције у сложеним и тешким окружењима, обезбеђујући дугорочно аутономно функционисање.
Четврти је интеграција виртуелних и стварних података, и унификација стандарда података. Високе трошкове и мали обим прикупљања података реалних машина, као и слаба способност генерализације у невидљивим окружењима, постали су густице у развоју уплоћене интелигенције. Генеративни извор података је симулационо окружење креирано из великог модела, са великим запремином и високим степеном структуре, који може попунити јаз података по ниским трошковима. У комбинацији са ограничењима физичких закона и парадигмама мешаних података, и калибрирани са стварним подацима машине, може значајно смањити јаз између симулације и стварности. Домашњи предузеће 51Sim је акумулирало сценарије помоћне вожње од краја до краја и синтетизирало податке засноване на платформи Нвидија, које су успешно коришћене за обуку робота у сложеним сценаријама као што су луке и рудници. Платформа "Дом ДОМЕ" унификује интерфејсе података и спецификације формата, разбије силове података, гради универзални језик за индустрију и ефикасно промовише интерoperaбилност између сценарија и снабдевање висококвалитетним подацима.
Пети је да се постигне хетерогено сарађивање и изгради сигурна основа. Одвођење софтвера и хардвера и модуларна интеграција покрећу убрзање уплоћених интелигентних оперативних система како би се постигла компатибилност између онтологија и хетерогенна сарадња. Архитектура ОпенРМФ унификује "правељке саобраћаја" и "језик комуникације" робота, омогућавајући сарадњу међу хетерогенним кластерима машина; ОМ1 који је покренула ОпенМинд подржава развој онтологије плаг и плеј и крос маинст Интеграција система јача темеље пројекта, обезбеђујући безбедност, поузданост и поштовање ограничења. Обука противника, диференцијална приватност и друге рачунарске технологије приватности могу постићи међуинституционалну сарадњу без изласка сировиних података, изградњу активног и сигурног система за одбрану у дубини за апликације у уграђеној интелигенцији.
Узимање више мер за побољшање конкурентности кинеске разузнавачке интелигенције
Тренутно, кинеска инкорпорисана интелигенција је у критичној фази координирања технолошких пробоја, индустријског увођења и еколошке култивирања. Локализација основног хардвера је убрзана, а перформансе великих модела су значајно побољшане. Домашња рачунарска снага може ефикасно носити сложене моделе, а у неким областима су формиране прелиминарне могућности примене. Али с све оштрим међународним такмичењем, не можемо игнорисати дубоке изазове са инкарнисаном интелигенцијом.
Прво, потребно је побољшати аутономну управљање основних компоненти, са високом спољном зависношћу од серво мотора, редуктора и врхунских сензора. Издржљивост енергетског система је недостатљива, а још увек постоје слабости у целокупном саморазвијеним капацитетима; Друго, стандардни систем и индустријски екосистем још увек треба побољшати, са непостојећим хардверским интерфејсима, комуникационим протоколима и стандардима компатибилности софтвера, широко Непрекидно прикупљање осетљивих података може лако довести до ризика као што су цурење података и кршење приватности, а потребан је побољшање поверења механизма за међуинституционалну сарадњу.
Пред лицом горе наведених изазова, Кина треба да искористи период прозора развоја, узме независне иновације као језгро, стандардну изградњу као почетну тачку и управљање сигурношћу као крајњу линију, убрзати култивирање отелотвореног интелигентног индустријског екологије и убризнути снажан под
Један је јачање распореда стратешких технолошких снага и учвршћивање основе независне иновације. На основу новог националног система, јачати ћемо стратешке научне и технолошке способности националних кључних лабораторија у области телесне интелигенције и спроводити организоване научне истраживања око најсавременијих правца као што су "информациона физичка когниција" три домена фузијски модел, архитектура доношења одлука од краја до Дубље интегрисање индустрије, академске заједнице и истраживања које воде предузећа, подршка водећим технолошким предузећима да преузму вођство у формирању иновационих конзорција, концентрисање предности ресурса за пробивање вузла локализације основних компоненти као што су сервомотори, редуктори и
Други је изградња отвореног и сарадњског индустријског екосистема, који води висококвалитетни развој са високим стандардима. Убрзати развој интерфејса хардвера, комуникационих протокола и стандарда компатибилности софтвера, и промовисати независан и контролисан основни софтвер као што су оперативни системи и средњи софтвер. Истражити успостављање ентитета за агрегацију и управљање подацима на високом нивоу, развити мултимодалне стандарде за прикупљање и анотацију података, изградити симулационе бенчмаркове и платформе отворених података за кључне сценарије као што су интелигентна производња и операције са високим ризи Интензивно култивисати локални екосистем отвореног кода, охрабрити универзитете, истраживачке институте и предузећа да заједнички изграде системе за дељење рачунарске моћи алгоритма, смањити баријере за истраживање и развој, убрзати технолошку итерацију и водити унапређење квалитета индустрије са стандар
Трећи је успостављање здравог система управљања безбедношћу и изградња чврсте основе за поуздани развој. Изградња хијерархијског механизма за заштиту који покрива алгоритам, податке и физичку сигурност, разјашњавајући границе права и одговорности свих страна укључених у производњу, употребу, снабдевање алгоритма и надзор. Истраживања која се баве предвиђањем одређивања одговорности за несреће, међуинституционалне сарадње и правила управљања узајамним поверењем, као и безбедносне и етичке смернице за специфичну навигацију, групу сарадње и друга понашања. Истражити инклузивне и опрезне регулаторне моделе, спровести етичке процене безбедности током читавог животног циклуса, темељно успоставити проактивне и сигурне системе одбране и пружити институционалне гаранције за широкомаштабну имплементацију и дугорочни здрав развој усаглашене интелигенције.
EN
