雅虎香港 搜尋

  1. ai人工智能機械人 相關

    廣告
  2. ReaQta is the Leading Autonomous Detection & Response Platform. DataLocker - Data Encryption Solutions, 7x24 Support!

搜尋結果

  1. 2024年3月14日 · 21世纪经济报道记者张梓桐 上海报道. Open AI的具身智能形态诞生了。. 3月14日,美国明星机器创业公司Figure发布了自己第一个OpenAI大模型加持的 ...

  2. 2024年3月25日 · 王贵重: 英伟达作为人工智能时代的“卖水”,也是最具竞争力的 AI芯片 厂商。 此次大会,我更关注其在整个加速计算解决方案上的一系列行为,包括新架构超级GPU Blackwell,以及基于Blackwell芯片的一套解决方案GB200,同时也需要观察英伟达在整个应用上的关注和拓展。 陆阳: 一方面比较关注新的智算芯片和系统方案,因为算力性能提升是AI大模型迭代进步的重要捷径;另一方面,也比较关注AI和垂直行业的结合,比如机器、医药、 游戏 等,重点跟踪世界上各行业最优秀的工程师们结合AI在做哪些方向的创新尝试。 AI大模型或将迎来应用元年.

  3. 2023年7月28日 · 在1956年美国的达特茅斯会议上,约翰·麦卡锡等一众世界顶尖科学家首次提出了“人工智能”一词,标志着人工智能的正式诞生。 之后人工智能领域展现出一路高歌的趋势,科学家们对人工智能做出了大量乐观的畅想和预测,致力于尽快开发出能够通过“图灵测试”的人工智能。 可惜好景不长,在20世纪70至80年代,由于技术不足,然而许多人工智能程序更像是“玩具”,没有实际应用前景。 人工智能的发展第一次陷入沉寂。 在这之后的数十年,科学家们一直没有停止追求真正的人工智能。 但事实上,所谓的人工智能却常常被调侃为“伪智能”,只能按照程序设定执行特定指令。 直到2016年,也就是人工智能诞生60年后,谷歌的AlphaGO击败围棋世界冠军李世石。 AlphaGO用4比1的战绩告诉世人思考和创造力不再是人类独有的技能。

  4. 2024年3月31日 · 人形机器行业深度报告:AI加速具身智能落地 关注电机、传感器部件. 类别:行业 机构: 国元证券股份有限公司 研究员: 龚斯闻/许元琨 日期:2024-03-31. 报告要点: 硬件具备对应商业化产品,算法迭代持续增强具身智能落地确定性从各大厂商demo 机目前进度来看,人形机器硬件方案对各核心零部件的要求基本定型,主要硬件均存在市场对应商业产品,痛点在于降本,后续有望通过大规模量产实现;而当前难点则是对应算法以及软件层面仍未有理想表现,2023 年仍未出现真正意义上符合终端消费者需求、具备较强通用性的“具身智能”。

  5. 2023年8月3日 · AI专题从特斯拉FSD看人工智能端到端模型赋能自动驾驶 机器人引领具身智能. 类别:行业 机构: 西南证券股份有限公司 研究员: 王湘杰 日期:2023-08-03. 核心观点. 从特斯拉FSD看AI对自动驾驶的赋能: 技术端:特斯拉率先提出纯视觉方案,端到端自动驾驶成为新路径。 特斯拉基于对第一性原理的坚持以及对成本的考量,率先实行纯视觉方案,认为自动驾驶可以依靠摄像头实现感知和目标识别,其成本优势也将推动自动驾驶汽车加速实现规模化量产。 此外,特斯拉基于Transformer大模型推出端到端自动驾驶方案, 构建多任务学习神经网络架构HydraNet , 引入特征级融合、占用网络和BEV+Transformer范式。

  6. 6 天前 · 四川省人工智能研究院人形机器创新中心 启动. 人形机器,即外形类似的机器,能胜任多种应用场景,也被业内看成是人工通用智能的最佳载体。 随着科技的飞速发展,人形机器在医疗、服务、教育、娱乐等多个领域展现出巨大的应用潜力和市场需求。 然而,人形机器的研发涉及多个复杂领域,如机械、电子、控制、人工智能等,需要跨学科的技术创新。 为助力人形机器产业协同创新发展,四川省人工智能研究院人形机器创新中心于现场正式启动。 红星新闻记者了解到,该中心将集中力量进行技术攻关,推动人形机器的技术创新;推动产学研合作,将高校、科研机构和企业紧密联系起来,通过各方合作,共同攻克技术难题,提高人形机器的研发效率和质量,加速人形机器技术的成果转化和产业化进程,培育新的经济增长点,推动相关产业的发展。

  7. 2024年2月20日 · 首先,是通过强调AI的泛化能力,基于对人类动作的模仿,使得人形机器具备自主决策、自主学习升级的能力,以提升任务的完整性和连贯性。 其次,是末端执行能力。 强调灵巧机器手的操作精度,在中央分析器“大脑”的运算决策下,人形机器的动作输出应精准、降低失误率,提升任务完成的正确性和准确性。 最后,基于感知的运动控制能力:强调底盘的全地形移动能力,类似自动驾驶,人形机器应基于对周围环境的感知实现,对自身的运动控制,增强全移动操作能力,提升任务完成的时效性。 总之,借助AI技术,传统困扰人形机器发展的诸多困难,逐渐得到一一破解。 新问题接踵而至. 从行业来看,底层技术的高速进化,让外界开始重新审视这个陌生又熟悉的赛道。 但就人形机器的真正产业化进程来看,其距离真正进入千家万户还有一段路要走。