机器人智能的短板，是芯片和算力吗？

用筷子夹起弹珠的短板是筷子摩擦力不够，但是再怎么优化人工筷子也不如自然手，架构不行就只能数据来凑了，橡胶筷子可以夹起弹珠，但是再光滑的勺子都可以轻易舀起弹珠，这就是架构的力量

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我觉得是硬件和软件算法 都有问题。 先看硬件，现在的GPU说白了还是依赖二极管PN结， 而人类大脑是存算一体型，与之更相似的是 忆阻器， 再从逻辑上看，人类对事物的认知分为三种，是yes，否no，不知道unknown。也就是说应该用三进制。 然后就是软件问题了，transformer架构采用全部token之间的概率型，其实非常低效率，人脑不是这样思考的。需要有更好的类人脑相关论文 如果给机器人分代的话，我愿称现在的为第二代。 第一代是ASUMO那种，弱小算力的芯片+固定环境编程 第二代是宇树/figure02，双英（英特尔CPU+英伟达GPU）+强化学习 第三代是存算一体型机器人，类人脑三进制硬件+类人脑模型算法 第四代是光量子/拓扑量子脑机器人，从0开始，“婴儿”自己探索总结 如果现在的人类不从底部硬件和软件进行革命革新的话，那么机器人发展到第二代极致也就到头了。第二代的机器人其实处境非常尴尬，说没用吧，它还能进行才艺展示和进工厂做简单的重复工作，但要让它进行军事、消防、生活这样的工作的话，它是不能胜任的，最低要求是第三代以上才行。 至于第四代，那已经是另一个物种了。 人类社会或许应该庆幸当下机器人还只能停留在第二代初期吧。因为真正的大规模失业就会发生在第三代开始时

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短板是我们根本不知道智能到底是怎么来的

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功率不够，功率来凑

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人类都没研究明白人脑的智能到底是哪儿来的，然后就要求机器人智能，属于是小学算数都没学明白，开始解题微积分了！我反正对智能不太乐观。

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数据能堆出真正的智能，是大模型给人类最大的启示。所以现在没人怀疑靠堆数据就能不断逼近我们理想的机器人。 不过我们好像确实也没啥别的能做了。AI本来就跟炼丹一样，只能慢慢积累数据等待练出来那一刻了

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如果不是与真人之间的情感交流，为什么非要把机器人做得像“人”呢？比如工地上模仿人刨坑的“挖掘机”，它就只有一条臂，还没有腿，不是照样干活儿[笑哭]？路子不要走偏了，服务于生产的机器人不一定要“人形”，只有家用、陪伴型才有这要求

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机器人并非ai本体，只是一个io设备。

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一个想法。晚上睡觉的时候把我大脑租出去。这样算力的租金成本是不是就能够覆盖我白天上班了？每天就可以放心大胆的去耍着玩了。[吃瓜]

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1.1万/2000等于6 给机器人装6个芯片不就行了 不就是一个人脑了

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我个人觉得不是芯片也不是算力，而是AIGC，缺少真正能学习思考的人工智能，现在的所谓人工大模型，真没那么聪明，只能说是一个好用的搜索引擎，甚至某些时候还不如搜索引擎，一个再先进的硬件再强的芯片，没有好的灵魂大脑也不过是个植物人

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你好像忘了祭奠50万粉丝该做的事[doge]

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你说人这玩意是谁研究🧐的呢？[哦呼]

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短板是算法

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短处是不智能

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明明说的是数据采集，怎么留言还有说算力的。。。

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短板是人类对智能本质的理解和电池技术 现在的人工智能本质上只是冷冰冰没有任何情绪的的概率机器

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拿起一个杯子就要成千上万的动作数据，想想就觉得滑稽，我们人类拿起一个杯子需要成千上万次练习吗？拿起玻璃杯需要训练，拿起纸杯又需要训练，想想就更滑稽了，就不能让他去认识杯子吗？分析杯子的结构和物理特性，让他用合理的力度去拿起

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数据只能堆出伪智能

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数据不是问题，问题在于现在的芯片集成的高带宽内存/显存容量太少，人类可以靠少量的数据掌握技能正是由于人类大脑的参数量足够高，能够更敏锐得捕捉和学习数据中的细节和关联性。

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