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尽管人工智能在语言生成上取得成功，在许多其他任务上还不能实现领域的通用性。比如医疗诊断，目前我们还没有开发出适用于各种疾病的计算机医疗诊断系统。另外，大语言模型只会说（生成语言），不会干（行动）。还有大量的任务，特别是复杂的任务，人工智能目前还无法完成。我们离真正的通用人工智能仍有一定距离，其原因就在于，传统人工智能对人类（大脑）的思考、感知与动作等方面的模拟是相互分开的，而且与环境隔离。具身智能则强调物理身体、环境感知与反馈的重要性，并通过它们实现与外部世界的交互。这正好弥补了传统人工智能的不足，使机器通过与环境的反复交互，逐渐学习适应环境并优化其决策和行动，不断迭代，完成更多、更复杂的任务，这就是新的学习范式——强化学习。由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。
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北京大学计算机学院产学研合作办公室主任王韬表示，随着技术的成熟，人形机器人在一些特定服务场景，如工厂自动装配、电力巡检或高危工作环境等会有更多落地应用。从长期上来看，人形机器人将广泛应用于家庭养老、育儿、家务等个人消费领域，我们的生活中会充满具有智慧的人形机器人，能够弥补有些场景下劳动力短缺的问题。
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