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　　　　有了好种，还得有好地。中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心郭凯团队就进行了一场“沧海变良田”的探索。“赵毛陶镇旱碱麦千亩示范片区，实际面积是2800亩。由于盐碱原因，10年前可种植面积为1400亩。经过不断改良，如今可种植面积达2300亩。你说，地还是那片地，怎么就不一样了呢？”言谈间，郭凯满是自豪。

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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。