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星海图的技术与商业化路径/AIRS in the AI

2024年7月17日 10:00 ~ 2024年7月17日 11:00
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    高继扬


    演讲题目:星海图的技术与商业化路径


    个人介绍:


    高继扬,星海图CEO,本科毕业于清华大学,博士毕业于美国南加州大学,先后于Waymo、Momenta带领团队完成多项算法与产品研发工作,曾发表顶级会议论文20多篇,引用4000+,专利近10项。后于2023年9月与团队一同创办星海图。


    Abstract:星海图致力于研发通用的具身智能体,并使其服务人类世界。从成立伊始,我们就确立了以可落地的智能体产品为切入点、逐步构建现实商业闭环与数据闭环的智能发展路径。我们坚信具身智能的关键表现在于“一脑多形”,具身智能的商业化卡点“在脑不在形”。因此坚持从需求出发设定本体形态,并将每一步智能体产品建立在可工程化AI能力基础上。目前可能行业里普遍觉得大语言模型算是一个核心变量,让大家突然对通用机器人这件事非常乐观,觉得通用操作家政服务机器人马上就要来了。但我们并不认为大语言模型是核心变量,它本质上是赋予机器人理解世界的能力,而具身智能真正要解决的是机器人在物理世界执行的能力。我们的一个基本判断是:阻碍智能型机器人大规模融入人类社会的关键瓶颈是智能系统,而不是机电系统。进一步探讨智能系统受哪些因素影响,我们发现关键在于计算能力和传感器系统,以及算法本身。计算能力和传感器系统随着智能汽车行业的发展,其产业链正在迅速成熟,成本也在大幅下降。我们预见到,未来机器人所需的传感器和计算单元将与当前智能电动汽车所用的非常相似,这是第一个重要变量。第二个关键点在于算法。虽然大家都在关注大语言模型的发展,但我们看到了更为基础的感知能力的发展。机器人的两大核心能力是移动和操作,而这两者背后依赖的就是感知能力。机器人是否能够像人类一样拥有“双眼”,即每个像素不仅被看到,而且被理解其语义信息和几何位置?经过过去十几年的发展,从最初的超声波和单线激光雷达,到高线束激光雷达,再到以视觉为主的特斯拉感知方案,感知系统已取得长足进步。



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