2024 数字开物大会成功举办，探索 AI 边界重构数字场景

现在科技跑得这么快，AI早就不只是小说里的东西了，实实在在开始改变我们日常生活了。邓志东教授的演讲像给我们指了一条通往未来的路——就是用深度强化学习还有多模态智能体，让自动驾驶和人形机器人一起进化。这不只是一个技术上的创新，更是一个颠覆未来生活方式的大革命。

深度强化学习的魔力

深度强化学习，听起来挺牛的，其实就是开启智能时代的关键。你想想，一个智能东西不仅能学人，还能边试边学，让自己做决定更聪明。这在自动驾驶上特别有用，因为车上那套得在各种环境里快速判明情况。人形机器人，用这招也能在各种场合游刃有余，从帮家里干活到工厂忙活，样样都能干。

不只这样，深度强化学习还能让机器在碰到不熟悉的状况时，表现得超级灵活。比如，在开自动驾驶车时，车子可能会遇到以前没见过的交通情况，可是靠着深度强化学习，它能快速能找出最好的应对办法。这不仅能让人更安全，还让自动驾驶技术更普及。

多模态智能体的崛起

这个词听起来有点绕，“多模态智能体”。其实，它是未来智能技术的一大重点。简单来说，就是这种智能体能同时处理各种信息，像是你看的、听的、摸的等等。这好处就是它们在完成复杂工作时，能更全面、更精确地应对。

在自动驾驶这事儿上，多模态智能体靠摄像头、雷达、激光雷达这些传感器全方位接招，把周围情况摸清。这样一来，车的识别力变强了，处置紧急情况的水平也给提升了不少。至于人形机器人那块，这货能更好懂人，适应人，给人提供更贴心的服务。

端到端一体化解决方案

这端到端的一体化方案，听起来是不是挺高端的？但其实，就是把所有技术环节都合在一起，弄成一个很顺滑的系统。邓教授说，这种方案是实现自动驾驶和人形机器人一起发展的关键。想想看，从感知到决策，再到执行，整个流程都在一个系统里搞定，效率高得惊人，精准度也让人佩服。

这个一体化方案提升了系统表现，也让开发维护变得容易多了。开发者不用给每个部分单独头疼，直接集中火力搞整体提升。这对自动驾驶和人形机器人的产业发展可真是帮了大忙！

开源大模型的微调优势

Llama3.0这类的开源大模型，现在在AI界挺火的。邓教授说，稍微调整一下这些大模型，咱们就能少用很多超大数据和算力。这样一来，不仅花钱少了，技术也能更快落地。你说说，这样调整后，大模型更能精准应对特定任务，比如做具身学习、推理和动作设计，这不就是给自动驾驶和机器人量身打造的吗？

微调这招儿好，能让智能体在特定工作上更牛。比如，搞自动驾驶，它能教车辆认路和交通规矩得更快；搞机器人，能让它们听懂人话，动作也更顺溜。这特地的调整，让智能体不光好用，还更靠得住。

交互式智能体的未来

那“交互式智能体”一听就知道挺洋气的？它说的是那类能跟周围环境和别的智能体搭上话的玩意儿。邓教授觉得这互动本领是让自动驾驶和人形机器人一块儿进步的Deadline。你脑补一下，自动驾驶的车不仅能自己开的溜，还跟其他车和行人都聊聊天的，这画面是不是挺像科幻电影的？

这个交互智能体挺厉害的，它一边聊天一边变聪明。就像自动驾驶，车子和车子聊天就能少撞车；机器人也一样，跟人打交道就能提供更好的服务。这交流学习法让它们越来越聪明灵活。

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