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7具身智能，简单说来就是具备人工智能的机器人。传统机器人在发展遇到瓶颈后，因为大模型，有了新的可能性。业界不少人认为通用机器人甚至可能成为未来的主流。
在当下阶段，具身智能的技术难题是什么？会和大模型走同样的迭代路线吗？具身智能也会有自己的 Scaling Law 吗？具身智能商业化前景有多大？五年内会迎来具身智能的 1000 万出货量吗？
本期对谈，极客公园创始人&总裁张鹏，和三位具身智能领域的专家、创业者，一起聊了聊具身智能的技术现状、数据难题和商业前景。
本期嘉宾：
- 张鹏：极客公园创始人&总裁
- 高继扬：星海图 CEO
- 赵行：清华大学交叉信息研究院助理教授 & 清华大学 MARS Lab 负责人
- 许华哲：清华大学交叉信息研究院助理教授 & 清华大学具身智能实验室负责人
本期播客为对话的剪辑版，剪辑/后期：孟获。
时间轴：
00:04:41 具身智能的概念
00:11:01 双足机器人代表着什么技术变化？
00:14:09 如何理解通用机器人？
00:18:45 聊聊具身智能在控制层面的进步
00:25:37 包含Tesla在内的科技巨头们做了哪些事情？
00:40:28 创业公司的机会在哪里？
00:47:20 具身智能公司需要怎样的技术人才？
00:57:39 数据是核心壁垒吗？
01:01:59 存在机器人的 Foundation Model 吗？
01:09:44 从研究到产品落地需要几步？
01:20:30 数据的收集应用该怎么做？
01:24:38 具身智能领域，创造价值的公司就是要端到端?
01:27:17 聊聊上下游产业的状况
01:30:22 具身智能和自动驾驶有哪些异同？
01:36:06 何时会诞生1000 万出货量的机器？
01:44:20 家庭机器人的畅想与技术阻碍
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属于机器人的foundation model并一定需要是端到端的形式，因为包含视觉语言输入和动作输出的多模态数据（VLA）其实非常少。单个模态的数据互联网上有很多，比如说图文，但是这三个模态组合在一起的少之又少。
所以一种解决思路是将端到端的任务进行模块化的切分，这个切分并不是说单独去做每一个子任务，而是通过合理的切分，让每个模块能够有足够多的数据来训练。比如视觉和语言可以放在一起训练（VLM模型），控制模型也可以单独来训练。充分的数据供给可以支撑子foundation model的开发。
PS: 播客收音有点小，建议优化一下