具身智能 - AI在线

具身智能赋能机器人，「AI+人形机器人」论坛在浦东新区成功举行

6 月 6 日下午，在上海市浦东新区科技和经济委员会指导下，由上海市浦东新区投资促进中心、人形机器人（上海）有限公司主办，上海浦东科技创业中心、机器之心（上海）科技有限公司承办，中国银行股份有限公司上海市分行协办的「AI 人形机器人」论坛暨张江机器人全球生态峰会具身智能开发者论坛在浦东新区张江科学会堂成功举行。来自具身智能、运动控制、云计算以及人形机器人整机等领域高校院所、行业企业以及投资机构的 200 多位嘉宾参加了本次论坛，在线观看人次超 30000。本次论坛邀请了 12 位来自具身智能领域的学者、企业代表

英伟达 Jim Fan：具身智能的难点不是硬件，而是「Foundation Agent」

作者丨赖文昕马蕊蕾编辑丨陈彩娴大模型浪潮一起，被视为是大模型最佳载体的机器人，热度也随之飙升，「具身智能」这个在1950年由艾伦·图灵提出的概念，时隔75年再次成为了 AI 界的宠儿。 2024年才过去不到半年，AI 圈就迎来了 Sora、Claude 3、Devin、GPT-4o 等数颗重磅炸弹，文生视频、AI Agent（智能体）、多模态等多个方向都有了显著的进展。但显然，与屡爆惊喜的模型、应用不同，更「硬」的「具身智能」在产业界掀起商业化与资本狂潮的同时，也面临着需要冷静的现实：大模型并未在行业中得到广泛应用。

大模型与具身智能的火花，ICML 2024 MFM-EAI Workshop征稿和挑战赛启动

Workshop主页：，多模态基础模型（MFM），例如 CLIP、ImageBind、DALL・E 3、GPT-4V、Gemini 和 Sora，已成为人工智能领域最引人注目且发展迅速的领域之一。同时，MFM 的开源社区也涌现出了诸如 LLaVA、LAMM、MiniGPT-4、Stable Diffusion 和 OpenSora 等具有代表性的开源项目。不同于传统计算机视觉和自然语言处理模型，这类 MFM 正在积极探索通用问题解决方案。通过引入 MFM，具身智能（EAI）能够在模拟器和现实世界环境中更好地处理各种

AI Pioneers｜星海图高继扬：人形机器人不是具身智能的唯一答案

人类正在迎来人工智能领域的爆炸式更新，技术向未知拓展的每一步，几乎都引起惊人的关注度。在人工智能边界扩张的过程中，重要赛道的技术路线创新与分歧并存。技术先锋者的判断和选择，影响着众多跟随者的脚步。过去一年，机器之心独家率先将月之暗面、生数科技、爱诗科技、无问芯穹等优秀公司介绍给大家，为他们在互联网世界留下了第一份 “万字访谈底稿”。在技术路线尚未收敛的阶段，我们看到了到真正拥有信念、勇气以及系统化认知的 AI 创业者的引领力量。因此，我们推出 “AI Pioneers” 的专栏，希望继续寻找和纪录 AGI 时代人工

让AI进入物理世界，首届中国具身智能大会展望智能新纪元

前不久，图灵奖得主Yann Lecun在Lex Fridman的播客中讲道：机器人行业的兴起已经等待了 10、20 年，而这个行业的发展要寄希望于AI的进步。AI 发展可谓是瞬息万变。科技巨头们不是抢占时机，比谁先发布，就是猛攻质量，比性能优劣。2022 年还被称为 AIGC 元年，而 2024 年，就已经来到了具身智能元年。何为具身智能？先不谈定义，看看下面这些展示，你有属于自己的理解吗？具身智能其实是基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智

叠衣服、擦案板、冲果汁，能做家务的国产机器人终于要来了

将家务全部交给机器人的那一天，或许会比想象中更快到来。还记得会炒菜的斯坦福 ALOHA 机器人吗？现在，中国的初创公司自变量机器人（X Square）展示了同样令人惊艳的能力，甚至更进一步。在该公司最新展示的 Demo 中，完全基于大模型自主推理的双臂机器人，利用低成本硬件即实现对不规则物体的精细操作（如抓握、拾取、切割等），以及折叠衣服、冲泡饮料等复杂任务，展现出相当程度的泛化性能。折叠衣物（3 倍速播放）：对柔性物体的操作长久以来都是困扰整个 manipulation 领域的难题，需要高度灵活的操作和精细的动作

一句指令就能冲咖啡、倒红酒、锤钉子，清华具身智能CoPa「动」手了

近期，具身智能方向取得了诸多进展。从谷歌的 RT-H 到 OpenAI、Figure 联合打造的 Figure 01，机器人的交互性、通用性越来越强。如果未来机器人成为人们日常生活的助手，你期待它们能够完成哪些任务？泡一杯热气腾腾的手冲咖啡，整理桌面，甚至帮你精心安排一场浪漫的约会，这些任务，只需一句指令，清华的具身智能新框架「CoPa」都能完成。CoPa（Robotic Manipulation through Spatial Constraints of Parts）是清华叉院高阳教授机器人研究团队最新提出的具

全世界机器人共用一个大脑，谷歌DeepMind已经完成了第一步

具身智能，首先就是要共用 AI。过去一年，生成式人工智能发展的核心关键词，就是「大」。人们逐渐接受了强化学习先驱 Rich Sutton 充分利用算力「大力出奇迹」的思潮，庞大的数据量是 AI 模型展现出惊人智慧的核心原因。数据规模越大、质量越高、标注越细，模型就能了解到更全面的世界知识，从而拟合出更加智能的结果。那么，为什么人工智能的进展还没有转化成科幻片中那种全能管家机器人呢？能清理桌子、叠衣服、做早餐的机器人在哪里？一个重要的原因是机器人领域很难「大力出奇迹」，生成式 AI 的文字或图片训练数据在网络上就能轻