久久一日本道色综合久久_国产最爽的av片在线观看_精品成人Av一区二区三区_94久久国产乱子伦精品免费_国产三级网站在线观看_和女邻居做爰在线观看_wymfw最新免费_国产强奷在线免费阅读_95在线观看视频

具身智能由智能體（AI agent）和物理實體（本體）組成。智能體是自主完成設定目標的代理，能迭代學習與環(huán)境互動。智能體形式包括自動駕駛汽車、機器人等。大模型AI算力投建之下，智能體有望成為消化算力的殺手級應用。智能體賦能之下，人工代碼量能大幅減少并對未預先編程的場景進行操作。從產(chǎn)業(yè)落地進程看，我們判斷未來1-3年內(nèi)自動駕駛有望先行落地，搭載智能體的機器人則在5年期具備商業(yè)化看點。建議關(guān)注整體解決方案和產(chǎn)業(yè)鏈廠商投資機會。
　　支撐評級的要點
　　智能體能夠以自動駕駛汽車、機器人等多種形式落地，或?qū)⒄Q生生成式AI殺手級應用。智能體（AIAgents)是一個可以通過行動能力自主完成設定的目標的代理，能夠不斷迭代學習與環(huán)境相互適應。智能體與“本體”耦合后，即形成具身智能。根據(jù)不同的具身方法，智能體能夠以自動駕駛汽車、機器人等多種形式表現(xiàn)。生成式AI經(jīng)歷大模型打磨成熟階段之后，算力的消化需要市場空間廣闊的殺手級應用，智能體有望成為這樣的典型應用落地場景。
　　智能體與物理實體結(jié)合，能夠大大減少人工代碼量并且對未預先編程的場景進行操作。區(qū)別于CV、NLP等傳統(tǒng)深度學習模型，與“本體”耦合后的智能體不依靠被動數(shù)據(jù)投喂，能夠?qū)崿F(xiàn)：（1）擺脫傳統(tǒng)機器人依靠工程師代碼進行控制的模式，以微軟《ChatGPT for Robotics: DesignPrinciples and Model Abilities》為例，操控者只需準備好機器人底層的函數(shù)庫，并將任務目標告訴chatgpt，chatgpt即可自動完成代碼并指揮具身智能機器人行動。（2）對從未見過的對象或場景執(zhí)行操作任務。依托大模型的涌現(xiàn)能力，具身的智能體能夠從原始訓練數(shù)據(jù)中自動學習并發(fā)現(xiàn)新的、更高層次的特征和模式，在僅僅依靠網(wǎng)絡數(shù)據(jù)知識的情況下就可以完成沒有預先編程的新場景。
　　自動駕駛：端到端大模型存在平臺級Drive GPT機會。自動駕駛落地進程快于機器人，未來1-3年內(nèi)L4、L5級別的自動駕駛技術(shù)有望實現(xiàn)，而搭載智能體的機器人則會在未來5-10年出現(xiàn)。特斯拉FSDV12采用端到端訓練方法，與Chatgpt訓練模式類似。相比V11，V12代碼量減少99%。同時，端到端相比分模塊的技術(shù)范式具備更高性能范式。當端到端系統(tǒng)達到與現(xiàn)有技術(shù)水平相當?shù)臅r間點時，將會快速超越傳統(tǒng)技術(shù)棧。通過對比特斯拉FSD和Waymo，我們認為端到端技術(shù)奇點已經(jīng)臨近。
　　機器人：生成式大模型有望加快底層通用平臺建設，打造Robot GPT需要大模型模擬數(shù)據(jù)支持。目前針對機器人的不同技能仍需要不同的大模型。而機器人底層平臺發(fā)展相對落后的原因在于多數(shù)研究者仍使用相對落后的ResNet18深度學習架構(gòu)，而非在生成模型的巨大數(shù)據(jù)集上進行模型訓練。但隨著大模型的迅速發(fā)展，Robot GPT進程有望加快。打造RobotGPT的關(guān)鍵是解決數(shù)據(jù)稀缺問題。相比真實數(shù)據(jù)，仿真數(shù)據(jù)同樣具備完善的數(shù)據(jù)分布，涵蓋common case和corner case，并且能夠以較低成本獲取數(shù)據(jù)，從而規(guī)避數(shù)據(jù)隱私和安全問題。
　　建議關(guān)注自動駕駛平臺級機會以及工業(yè)仿真環(huán)節(jié)。自動駕駛層面，端到端技術(shù)奇點臨近，建議關(guān)注商湯科技（UniAD端到端大模型）；機器人層面，仿真數(shù)據(jù)有望加快Robot GPT迭代進程，建議關(guān)注中科曙光（新一代工業(yè)仿真云平臺“力源·久宇”）、索辰科技（CAE仿真軟件）、軟通動力（iSSMeta數(shù)字仿真推演平臺）。
　　評級面臨的主要風險
　　技術(shù)迭代不及預期；數(shù)據(jù)采集不及預期。