Küresel teknolojik gelişim trendini yakalayın ve bedenli zekâ gelişimi fırsatını değerlendirin

Gömülü zekâ, fiziksel varlıklar ile çevre arasındaki gerçek zamanlı etkileşim aracılığıyla algılamayı, bilişsel işlemeyi, karar verme sürecini ve eylemi birleştiren bir zekâ sistemidir; bu sistem insan benzeri robotlar, biyonik robotlar ve gömülü çevresel sistemler gibi çeşitli formları kapsar. Şu anda gömülü zekâ, çevreyle tekrarlayan etkileşimler yoluyla sürekli gelişmektedir; bu durum bilişsel karar verme yeteneğini ve ontolojik uygulama performansını önemli ölçüde iyileştirmekte, aynı zamanda daha özerk ve çoklu senaryolara uyum sağlayabilen genel zekâya doğru evrim sürecini hızlandırmaktadır. Gömülü zekâ alanındaki küresel teknolojik yenilik eğilimini doğru şekilde kavramak ve derinlemesine zorluklara aktif olarak yanıt vermek, yeni nesil endüstriyel dönüşümde fırsatları değerlendirmek ve girişimci avantajı kazanmak açısından büyük önem taşımaktadır.

　　Küresel gömülü zekâ teknolojisi gelişimi beş ana eğilimi göstermektedir

Şu anda küresel bedensel zeka teknolojisi, algı etkileşimi, karar verme ve biliş, kontrol ve yürütme, sanal-gerçek alan veri birleşimi ile sistem entegrasyonu olmak üzere beş boyutta yapılan ilerlemelerle hızla gelişim göstermektedir; bu da bedensel zekânın laboratuvar ortamından büyük ölçekli uygulamalara geçişini sağlamaktadır.

Birincisi, dünya modellerinin entegrasyonu ve algı etkileşiminin geçişidür. Dünya modeli ve çoklu modlu algı teknolojisi tarafından desteklenen somut zeka, fiziksel ortamları anlama ve bunlarla etkileşime girme yeteneğini önemli ölçüde artırmıştır; bu da "uyarıya tepki"den "tümevarımsal karar verme"ye ve veri yeniden yapılandırmasından örüntü anlayışına doğru bir paradigma değişimine yol açmıştır. Meta, V-JEPA2 dünya modelini piyasaya sürmüştür; bu model, farklı davranışların sonuçlarını tahmin edebilir ve hedeflere göre bunları sıralayabilir, böylece eylemlerin doğruluğunu büyük ölçüde artırır. Peking Üniversitesi, tam bir çoklu duyusal modülün entegre edildiği MLA çoklu duyusal dil-eylem modeli mimarisini önermiştir; bu mimari, heterojen sinyallerin birleştirilmesiyle daha güvenilir karar verme temeli sağlar.

İkincisi, uçtan uca bir eğilim ve karar verme alanında bir paradigma değişimi söz konusudur. Somut zekâya dayalı "beyin+küçük beyin" hiyerarşik karar verme mimarisi olgunlaşmış ve giderek daha fazla uygulanmaya başlanmıştır; Geniş kapsama alanı, düşük gecikme süresi, yüksek özerklik ve güçlü iş birliği avantajlarına sahip uçtan uca model, somut zekânın genel genelleme yönünde keşfinde büyük potansiyele sahiptir. Google DeepMind’in Gemini Robotics çözümü, uçtan uca VLA mimarisine dayanmakta ve üstün çapraz ontoloji genelleme yeteneğine sahiptir; Çin’de Yuejiang tarafından bağımsız olarak geliştirilen DOBOT-VLA modeli, görsel, dilsel ve kontrol yeteneklerini entegre eder ve gerçek dünya pekiştirmeli öğrenme ile optimize edilmiştir. İnsansı robotu ATOM ile donatılan bu sistem, 2025 yılında seri üretime geçmiştir ve yürüme, dinamik denge sağlama ve hassas montaj gibi karmaşık görevleri yerine getirebilmektedir.

Üçüncüsü, esnek malzemelerdeki gelişmeler kendi kendini onarma yeteneğinin ortaya çıkmasına yol açmıştır. Malzeme devrimi, somut zekânın 'sert uygulama ucundan' 'zekî uyum ontolojisine' evrimini sürüklemektedir. Cilt benzeri dokunmatik sensörler ve elektronik cilt, somut zekâya son derece hassas çevresel algılama yeteneği kazandırırken, biyomimetik esnek yapı, somut zekâ sahibi yaşam formlarına emekleme, yuvarlanma ve peristaltik hareket gibi çok modlu hareket yetenekleri kazandırmaktadır; bu da uygulama senaryolarına etkili bir şekilde uyum sağlama ve bunları genişletme imkânı sunar. Kendini onaran malzemeler, aktif kendi kendini onarma alanında çığır açan ilerlemeler kaydetmiştir. Vücut hasar gördüğünde, ışık ve ısı etkisiyle kimyasal bağların tersine dönülebilir yeniden birleşmesi gerçekleşebilir. Bu sistem, hasar tespiti, yerelleştirme ve kendi kendini onarma işlevlerini bir araya getirir; böylece somut zekânın karmaşık ve zorlu ortamlardaki dayanıklılığı ve güvenilirliği büyük ölçüde artırılır ve uzun süreli bağımsız çalışma sağlanır.

Dördüncüsü, sanal ve gerçek verilerin entegrasyonu ile veri standartlarının birleştirilmesidir. Gerçek makine verisi toplama işlemlerinin yüksek maliyeti ve küçük ölçekli olması, ayrıca görünmeyen ortamlara karşı zayıf genelleme yeteneği, bedensel zekânın gelişiminde birer bıçak ucu haline gelmiştir. Üretici veri kaynağı, büyük modelden oluşturulan bir simülasyon ortamıdır; bu ortam, büyük hacimli ve yüksek yapıya sahip veriler sunar ve düşük maliyetle veri açığını kapatır. Fizik yasalarına dayalı kısıtlamalarla birlikte karma veri yaklaşımları kullanılarak ve gerçek makine verileriyle kalibre edilerek simülasyon ile gerçeklik arasındaki fark önemli ölçüde daraltılabilir. Yerli şirket 51Sim, Nvidia platformuna dayalı uçtan uca destekli sürüş senaryoları ve sentetik veriler biriktirmiştir; bu veriler, limanlar ve maden ocakları gibi karmaşık senaryolarda robot eğitimi için başarıyla kullanılmıştır. "Dome DOME" platformu, veri arayüzlerini ve biçim belirtimlerini birleştirir, veri kulelerini ortadan kaldırır, sektör için evrensel bir dil oluşturur ve çapraz senaryo uyumluluğunu ile yüksek kaliteli veri tedarikini etkili bir şekilde destekler.

Beşincisi, heterojen iş birliğini gerçekleştirmek ve güvenli bir temel oluşturmak. Yazılım ile donanımın ayrıştırılması ve modüler entegrasyon, bedenli zekâ işletim sistemlerinin çapraz ontoloji uyumluluğunu ve heterojen iş birliğini sağlamak amacıyla hızlanmasını sağlamaktadır. OpenRMF mimarisi, robotların 'trafik kurallarını' ve 'iletişim dilini' birleştirerek heterojen makine kümeleri arasında iş birlikçi operasyonları mümkün kılmaktadır; OpenMind tarafından piyasaya sürülen OM1, ana akım büyük model API'lerinin tak-çalıştır ve çapraz ontoloji geliştirilmesini desteklemektedir. Sistem entegrasyonu, projenin temelini güçlendirerek güvenliği, güvenilirliği ve alt sınır kısıtlamalarına bağlı kalınmasını sağlar. Karşıt eğitimi, diferansiyel gizlilik ve diğer gizlilik hesaplama teknolojileri, ham verilerin sızdırılmasını önleyerek kurumlar arası iş birliğini mümkün kılar ve bedenli zekâ ölçekli uygulamalar için etkin ve güvenli bir derinlik içinde savunma sistemi oluşturur.

　　Çin'in somut zekâ rekabet gücünü artırmak için çok yönlü önlemler alınmalıdır

Şu anda Çin'in somut zekâsı, teknolojik atılımların, endüstriyel uygulamaların ve ekosistem geliştirilmesinin koordinasyonuna yönelik kritik bir aşamadadır. Temel donanımların yerelleştirilmesi hız kazanmış; büyük modellerin performansı önemli ölçüde artırılmıştır. Yerli bilişim gücü, karmaşık modelleri verimli bir şekilde çalıştırabilmekte ve bazı alanlarda ön uygulama yetenekleri oluşmuştur. Ancak uluslararası rekabetin giderek daha da sertleşmesiyle birlikte, somut zekânın derin zorlukları göz ardı edilemez.

Birincisi, temel bileşenlerin otonom kontrol edilebilirliği geliştirilmelidir; servo motorlar, redüktörler ve yüksek uç sensörler konusunda dışa bağımlılık hâlâ yüksektir. Enerji sisteminin dayanıklılığı yetersizdir ve tam yığın (full stack) kendi kendine geliştirme yeteneğinde hâlâ zayıflıklar vardır. İkincisi, standart sistem ve sanayi ekosistemi hâlâ geliştirilmeye muhtaçtır; donanım arayüzleri, iletişim protokolleri ve yazılım uyumluluk standartları tutarsızdır, yaygın veri kuleleri (data silos) mevcuttur, açık kaynak topluluklarının etkisi sınırlıdır ve yüksek kaliteli etkileşimli veri arzı yetersizdir. Üçüncüsü, güvenlik yönetimi sistemi hâlâ geliştirilmeye muhtaçtır; otonom sistem kazalarında sorumluluk paylaşımı tanımlanmakta zorlanmaktadır. Hassas verilerin sürekli toplanması, veri sızıntısı ve gizlilik ihlali gibi risklere kolayca yol açabilir; kurumlar arası iş birliği için güvenilir mekanizmaların geliştirilmesi gerekmektedir.

Yukarıdaki zorluklar karşısında Çin, gelişme penceresi dönemini değerlendirmeli, bağımsız yenilikçiliği temel almalı, standartların oluşturulmasını başlangıç noktası olarak görmeli ve güvenlik yönetimini alt sınır olarak belirlemelidir; bununla birlikte, somutlaşmış akıllı endüstriyel ekosistemin gelişimini hızlandırmalı ve yeni kaliteye sahip üretkenliğin gelişimine ile teknolojik açıdan güçlü bir ülke inşasına güçlü bir ivme kazandırmalıdır.

Birincisi, stratejik teknolojik güçlerin yerleşimini güçlendirmek ve bağımsız inovasyonun temelini sağlamlaştırmaktır. Yeni ulusal sistemden yararlanarak, bedenli zeka alanında ulusal anahtar laboratuvarların stratejik bilimsel ve teknolojik yeteneklerini güçlendireceğiz ve "bilgi-fizik-biliş" üçlü alan birleşim modeli, uçtan uca karar verme mimarisi ile biyomimetik esnek malzemeler gibi öncü yönler etrafında organize edilmiş bilimsel araştırmalar gerçekleştireceğiz. İşletmelerin öncülüğünde sanayi, akademi ve araştırma entegrasyonunu derinleştirecek; öncü teknoloji işletmelerinin inovasyon konsorsiyumları kurmasını destekleyecek; servo motorlar, redüktörler ve gezegen rulo vida gibi temel bileşenlerin yerelleştirilmesindeki darboğazları aşmak için avantajlı kaynakları yoğunlaştıracak; "temel araştırma-teknoloji geliştirme-sanayi uygulaması" tam zincirini bağlayacak ve sanayi gelişiminin kısıtlayıcılarını kökten kıracaktır.

İkincisi, yüksek kalitede gelişimi yüksek standartlarla yönlendiren, açık ve iş birliğine dayalı bir endüstriyel ekosistem kurmaktır. Çapraz sektör donanım arayüzlerinin, iletişim protokollerinin ve yazılım uyumluluk standartlarının geliştirilmesini hızlandırın ve işletim sistemleri ile ara yazılımlar gibi bağımsız ve kontrol edilebilir temel yazılımları teşvik edin. Yüksek düzeyli veri toplama ve yönetim kuruluşlarının kurulmasını inceleyin; çok modlu veri toplama ve etiketleme standartları geliştirin; akıllı imalat ve yüksek riskli operasyonlar gibi kritik senaryolar için simülasyon referansları ve veri açığı platformlar oluşturun; veri dolaşımını engelleyen bariyerleri ortadan kaldırın. Yerel açık kaynaklı ekosistemi yoğun şekilde geliştirin; üniversiteleri, araştırma enstitülerini ve işletmeleri algoritmaların hesaplama gücü paylaşım sistemlerini birlikte kurmaya teşvik edin; araştırma ve geliştirme engellerini azaltın; teknolojik yinelemeyi hızlandırın; yüksek düzeyli standartlaşma ve açık kaynak ile sektörün kalite yükselişini öncülük edin.

Üçüncüsü, güvenilir bir gelişim için sağlam bir güvenlik yönetimi sistemi kurmak ve sağlam bir temel oluşturmak. Algoritma, veri ve fiziksel güvenlik alanlarını kapsayan katmanlı bir koruma mekanizması oluşturarak üretim, kullanım, algoritma tedariki ve denetim süreçlerinde yer alan tüm tarafların hak ve sorumluluk sınırlarını netleştirmek. Kaza sorumluluğunun belirlenmesi, kurumlar arası iş birliği ve karşılıklı güvene dayalı yönetim kuralları ile özel navigasyon, grup iş birliği ve diğer davranışlar için güvenlik ve etik ilkeleri üzerine ileriye dönük araştırmalar yapmak. Kapsayıcı ve dikkatli düzenleme modellerini keşfetmek, yaşam döngüsünün tamamı boyunca güvenlik ve etik değerlendirmeleri gerçekleştirmek, proaktif ve çok katmanlı güvenli savunma sistemleri oluşturmak ve somut zekânın büyük ölçekte uygulanması ile uzun vadeli sağlıklı gelişimi için kurumsal güvence sağlamak.