陆游的一句诗词，道破了人工智能发展的最新方向
摘要：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。如果说人类对于人工智能有什么终极幻想，那肯定是拥有和人类一模一样的机器人，它会自我思考、反馈、行动，会像人类一样在现实世界中自由自在地生活和工作。这样的幻想在今天，被称为具身智能（EmbodiedIntelligence）。2023年世界人工智能大会，首次将目光聚焦在这一前沿领域。绝知此事要躬行“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”陆游几百年前的一句诗词，像极了具身智能的写照。具身，并不只是指具有物理身体，而是指人工智能在这一物理身体中，具有与人一样的身体体验能力，可以感知环境，并与周边进行交互，还能通过学习、理解和推理，完成各种决策和行为。换句话说，就是为人工智能的“大脑”，配备一副听其指挥的“身体”。与之相对的，就是非具身，要么是没有物理身体与现实环境互动，只能被动接受人类采集数据的数字人，比如AI语音助手，要么是拥有物理身体，但没有匹配高阶人工智能的工具，比如工业机器人。那么，什么样的产品算是具身智能呢？人形机器人无疑是一个最具代表性的产品。清华大学交叉信息研究院助理教授陈建宇解释，人类社会的种种事物都按照人类的生理结构进行设计，所以一个智能的人形机器人，可以最大程度像人类一样去运用各种工具，去各种地方，适应种类多样的任务。中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智表示，在ChatGPT之后，人工智能研究的下一个重要目标，是要让有多重感知能力的机器人，在不同的环境下能够自主学习新技能。智能汽车，也是具身智能的另一个方向。云启资本合伙人陈昱认为，数字世界和物理世界的链接主要靠两个产品，除了通用机器人，就是智能汽车。目前，自动驾驶技术已发展得如火如荼，在部分城市中，一辆智能汽车已经可以在法规允许的条件下，自己“开”到目的地。只是要达到完全智能状态，不仅需要技术的进一步迭代发展，还需要等待政策的放开。今年世界人工智能大会的现场，就有不少机器人和智能汽车一起亮相。尽管他们和具身智能的最终形态还有差距，但他们都有同样的特点，那就是开始尝试带着人工智能，走向现实世界。浪潮还有多远英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋不久前在公开场合表示，人工智能下一个浪潮将是具身智能。只是，这个浪潮还有多远？2023年特斯拉股东大会上，特斯拉机器人展现了自身的进化——末端关节在下落时可以控制力度不打碎鸡蛋，双手能够轻松地抓取分类物品，这表明其末端肢体关节的力矩控制能力显著提高。这种硬件端的进步让人兴奋，人们希望这些机械关节最终能像人一样收放自如。而在软件端，以ChatGPT为代表的多模态大模型，也为具身智能带来了更大的想象空间。在这届世界人工智能大会上，与会嘉宾普遍认为，多模态大模型与通用机器人进行物理交互，再加上场景支持和数据反馈调优，可能是一个具身智能发展的较好路径。优必选科技首席技术官熊友军感觉，过去人形机器人一直都围绕着“如何更好地运动”在发展，但ChatGPT出现后，行业开始更加关注机器人与人之间的交互，竞争百花齐放。但上海期智研究院青年科学家高阳提醒，具身智能收集数据的难度要远远大于语言大模型，语言和视觉数据可以从网上大量收集，而机器人的数据则要靠它自己去探索解决。的确，为人工智能加上眼睛与耳朵等敏锐的感官，配合灵活的四肢和身体，具备和现实世界更深层交互的大脑，这是一个美好的愿景。但在现实中，感知、驱动、能源、运算……具身智能的每一个关键环节，都离理想状态差得很远。就连做到像普通人一样走路这件事，对于业界而言都是一个大难题。有人曾经开玩笑：“ChatGPT将给具身智能带来什么？信心，仅此而已。”不过，只是这样的信心，已经足够让无数人在具身智能的路上前仆后继。因为，浪潮尽管再远，终归会来。期待更多上海造想要踏浪前行，就要抢占先机。2023世界人工智能大会上，多款具身智能产品就抢先亮相，其中不少是上海制造。傅利叶智能发布了自主研发的通用人形机器人GR-1，并邀请国内外高校、科研机构和企业的人工智能和机器人研发团队与其合作，为GR-1植入AI大模型“大脑”，赋予它更多的功能。傅利叶智能董事长兼首席执行官顾捷设想：“这款机器人的运动能力很强，‘小脑’发达。有了AI‘大脑’后，就有望实现具身智能。”达闼最新一代的人形机器人CloudGinger2.0也引来各方关注，它全身采用了新一代智能柔性关节-SCA2.0和多种传感器，实现了高精度智能抓取，同时具备视觉和激光定位导航能力，更接入了“云端大脑”RobotGPT大模型。在达闼创始人兼CEO黄晓庆看来，未来海量的不同类型的机器人都能有效接入云端大脑，从而形成类似于互联网时代的产业生态：由运营商、应用开发商、人工智能提供商和机器人本体制造商形成的云端机器人生态。位列镇馆之宝，西井科技的新能源智能无人驾驶卡车Q-Truck也有些绝活。它采用新一代融合感知架构，搭载工业级超远视距高精双目AI摄像头、激光雷达等多种传感器，融合智能算法和整套全栈式系统，据称像人一样具备强大的感知和决策。重要的是，这一产品已先后在泰国、阿联酋、英国、马来西亚、墨西哥等多个国家商业落地。就在6月，英国第一大港费利克斯托港刚刚新增了100辆Q-Truck。这些上海制造的背后，是通往具身智能美好愿景的阶梯，是一个庞大的市场，更是一个完整的产业链。梅卡曼德机器人创始人邵天兰则认为，因为人才、产业链和客户的基础，中国在具身智能领域有独特的发展优势。特别是发展所需要的产业链基础，中国的响应速度很快，也有众多供应商愿意陪着公司成长。在这样的前沿领域取得突破，上海责无旁贷。上海市经济信息化委主任吴金城表示，上海将持续关注具身智能研究和应用，重点攻关机器视觉、自然语言处理、大模型训练机器人等技术，提升智能机器人多模态环境交互感知能力和自主学习、训练能力包括认知能力，促进智能机器人实现自主规划、决策、行动、执行，提升人机交互能力、打造人机协同工作模式。题图来源：上观题图图片编辑：雍凯海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP经济学家朱嘉明：智能金融是未来的方向，已经势不可挡
21世纪经济报道记者 边万莉 北京报道
7月6日，2023全球数字经济大会数字金融论坛在北京市石景山召开。会上，经济学家、横琴粤澳深度合作区数链数字金融研究院学术技术委员会主席朱嘉明发表主题演讲时表示，智慧金融是普惠金融的前提，互联网、移动互联网时代是传统金融向数字金融转型的第一推动力。
他进一步指出，数字金融包含着特定的硬件基础，也是以金融大数据为前提。我们看到的金融创新，也就是金融科技化、科技金融化，金融在接受科技的改造，科技本身会进入到金融领域，这是现在真正的历史状态。数字金融时代，货币体系变得非常复杂，进入到了货币数字时代。在数字经济的影响下，货币金融形态已经完全不一样了。
现在数字金融面临怎样的挑战？朱嘉明认为，最大的挑战是金融大数据大规模的、碰撞性的发展增长，即非结构性的海量数据与算法、算力滞后的缺口，这个缺口就是金融信息大数据之源的不对称，由此导致了金融经济形态的不确定性。同时，还存在着金融机构日益复杂化，宏观金融与微观金融的混合交互影响，金融活动高度国际化等。
“解决数字金融面临的真实困境，其实是非常困难的。”朱嘉明表示，在这样的背景之下，人工智能的出现会产生一些积极作用。
比如，AI可以改变数字金融体系，把机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等等这些人工智能最前沿的技术引入到数字金融里面；AI还可以支持数字金融的硬件实现CPU和GPU的组合，使其基础结构发生质的变化；AI能支持数字金融的软技术，实现金融产品和软件升级的一体化。
朱嘉明认为，总而言之，数字金融不是一个终极的解决方案，数字金融面临的所有问题此时此刻处于急剧恶化状态。在这样的情况下，只有通过引入人工智能，将人工智能和数字金融结合，才能够解决这些现实问题。在这些方面，还处于探索状态。
他进一步表示，当人工智能和数字金融结合之后，就会真正达到下一个我们追求的目标，即实现智能金融。以人工智能的大模型为框架和基础，改造和扩展传统金融模式和数字金融模型，形成跨越时空，不断增加的垂直智能金融模式的集群，这就是未来的方向，已经是势不可挡。
值得一提的是，人工智能可以改变和影响数字金融，但其本身还是有缺陷的。朱嘉明指出，人工智能根本缺陷是不能够解决高速度的算力和完全全新的算法问题。因此，人工智能必须和量子科技结合，形成互补关系。我们可以看到一个非常清晰的前景，量子科技正以前所未有的速度和人工智能结合，这将导致我们所期望的智能金融时代的到来。
朱嘉明表示，我们此时此刻处于AI+量子计算+金融这三个圈的组合，将改变迄今为止的金融经济形态的游戏规则，这是一个非常了不起的革命。如果说这个革命现在刚刚开始，那么在三年五载之后，我们就要放弃数字金融的说法，改说是进入到智能金融时代。
经济学家朱嘉明：智能金融是未来的方向，已经势不可挡
21世纪经济报道记者 边万莉 北京报道
7月6日，2023全球数字经济大会数字金融论坛在北京市石景山召开。会上，经济学家、横琴粤澳深度合作区数链数字金融研究院学术技术委员会主席朱嘉明发表主题演讲时表示，智慧金融是普惠金融的前提，互联网、移动互联网时代是传统金融向数字金融转型的第一推动力。
他进一步指出，数字金融包含着特定的硬件基础，也是以金融大数据为前提。我们看到的金融创新，也就是金融科技化、科技金融化，金融在接受科技的改造，科技本身会进入到金融领域，这是现在真正的历史状态。数字金融时代，货币体系变得非常复杂，进入到了货币数字时代。在数字经济的影响下，货币金融形态已经完全不一样了。
现在数字金融面临怎样的挑战？朱嘉明认为，最大的挑战是金融大数据大规模的、碰撞性的发展增长，即非结构性的海量数据与算法、算力滞后的缺口，这个缺口就是金融信息大数据之源的不对称，由此导致了金融经济形态的不确定性。同时，还存在着金融机构日益复杂化，宏观金融与微观金融的混合交互影响，金融活动高度国际化等。
“解决数字金融面临的真实困境，其实是非常困难的。”朱嘉明表示，在这样的背景之下，人工智能的出现会产生一些积极作用。
比如，AI可以改变数字金融体系，把机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等等这些人工智能最前沿的技术引入到数字金融里面；AI还可以支持数字金融的硬件实现CPU和GPU的组合，使其基础结构发生质的变化；AI能支持数字金融的软技术，实现金融产品和软件升级的一体化。
朱嘉明认为，总而言之，数字金融不是一个终极的解决方案，数字金融面临的所有问题此时此刻处于急剧恶化状态。在这样的情况下，只有通过引入人工智能，将人工智能和数字金融结合，才能够解决这些现实问题。在这些方面，还处于探索状态。
他进一步表示，当人工智能和数字金融结合之后，就会真正达到下一个我们追求的目标，即实现智能金融。以人工智能的大模型为框架和基础，改造和扩展传统金融模式和数字金融模型，形成跨越时空，不断增加的垂直智能金融模式的集群，这就是未来的方向，已经是势不可挡。
值得一提的是，人工智能可以改变和影响数字金融，但其本身还是有缺陷的。朱嘉明指出，人工智能根本缺陷是不能够解决高速度的算力和完全全新的算法问题。因此，人工智能必须和量子科技结合，形成互补关系。我们可以看到一个非常清晰的前景，量子科技正以前所未有的速度和人工智能结合，这将导致我们所期望的智能金融时代的到来。
朱嘉明表示，我们此时此刻处于AI+量子计算+金融这三个圈的组合，将改变迄今为止的金融经济形态的游戏规则，这是一个非常了不起的革命。如果说这个革命现在刚刚开始，那么在三年五载之后，我们就要放弃数字金融的说法，改说是进入到智能金融时代。