具身智能讨论

赵子龙 2026-05-28 14:51 1

佬友们觉得具身智能这个方向怎么样呢,技术未收敛是不是可以理解为还有沉淀的机会,


以及软硬结合是否可以一定程度上抵御 ai 的冲击,构建一定的护城河。


以及我发现具身领域,他们好像都还没有吵明白数据怎么用,数据的格式那些,是用采集的还是人类数据。


希望大家畅所欲言,因为最近有在认真思考转行,因为感觉还年轻。

最新回复 (19)
  • PhilWang 05-28 14:55
    2

    同想转具身智能,但是纯算法出生,完全不懂硬件,也不知道怎么学起

  • yuankkun17 05-28 14:57
    3

    但是未来应该会很有前景这个方向,我很期待未来装义体

  • Frozen 05-28 14:58
    4

    我了解的具身智能现在围绕视觉-语言-动作(VLA)在做,视觉-语言算是比较成熟了,动作的控制精度以及和其他两个模态的对齐比较难

    感觉还挺有搞头的,沉淀一下应该能赚大钱吧

  • Mav 05-28 15:08
    5

    转一下昨天晚上听讲座一位斯坦福教授的两个观点:



    1. 软件为王的时代,一定要掌握硬件

    2. 具身智能现在人脸和类人行走都已经有所突破,剩下最大需要被攻克的目标是手

  • 周星星 05-28 15:12
    6

    是这样的。这个为了会带来很多生产模式的变革,但是现在落地来说还远远不足。目前来说VLN落地会更快,主要是想利用具身来解放体力运输类的劳动。

  • 赵子龙 楼主 05-28 15:14
    7

    佬友我可以给你推荐一个项目 github 上的 lerobot,我也是研究算法多 但是现在你也知道市场怎么样。你可以看看lerobot 这个项目就是从 0 搞个机械臂 然后跑数据采集训练那些 基本等于最小入门。lerobot 在 github 上有一个中文的入门推荐,同济子豪兄做的

  • yesXX 05-28 15:14
    8

    方向是不错,而且薪资好像也不错。我也想多了解一点

  • Z 05-28 15:14
    9

    目前在做RL,也有点想转具身了,感觉还是比较有前途的

  • Ming Jiang 05-28 15:15
    10

    我很看好这个概念,叠加了机器人+ai物理落地,给人的想象空间巨大,可惜对于它的研发领域没法涉足,只能期待着它的股票板块了哈哈哈哈哈哈

  • 赵子龙 楼主 05-28 15:15
    11

    感谢佬友的分享,以及我认为还有一个算脏活的地方,具身的训练数据 我看 whynottv 的博客上说是 1 亿小时打底,怎么弄好数据飞轮感觉也挺重要,最近也有一些这样的公司出现了,初创比较多。

  • 赵子龙 楼主 05-28 15:16
    12

    vla 和 wm(世界模型),这两个比较火,但是看他们的讨论,都还不像是最终范式。

  • 赵子龙 楼主 05-28 15:17
    13

    确实 我的理解是真的落地也有段距离 也许也算是机会 可以给我们沉淀的机会

  • 赵子龙 楼主 05-28 15:18
    14

    rl 转挺方便的感觉 很多做具身 rl 的

  • sak1 05-28 15:20
    15

    感觉处于大爆发的前期,figure03直播翻几个快递袋热度都超级高,但是我看招聘条件都挺高的。资本有涌入,但是也是涌入了头部几家公司。

    目前VLA的几个开源模型,感觉泛化能力不够,不知道商业公司的能力怎么样。

  • wintermoon 05-28 15:25
    16

    现在具身智能还处于比较初期的发展阶段吧,泛化性还不是很好,按姚顺宇前段时间说的就是“还在gpt1之前的时刻”,我个人觉得有可能是agi实现之后最有潜力的发展方向,毕竟受困于数据中心里的ai没法现实活动的话局限性还是很大的

  • 周星星 05-29 14:18
    17

    佬友是做哪方面的,VLA机械臂相关的嘛

  • 赵子龙 楼主 05-29 14:20
    18

    准备读研的时候去研究 vla 和 wm 那边大脑相关,现在用机械臂入门。我原来是做模型数据相关的

  • 野生金渐层 05-29 14:25
    19

    算半个从业者吧

    现在就是VLA和世界模型两条技术线

    各家公司都是面向自己的机器人平台训练自己的模型

    机器人本体+计算资源+动捕数据将这个行业的门槛抬的是越来越高了

    感觉高校不依托企业的话,没几个玩得起啊

  • 霍霍霍霍 05-29 14:29
    20

    门槛太高了,研究这个方向的话,没有技术传承自己很难搞起来了,还需要很多经费支持

* 帖子来源Linux.do
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