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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。

研究人员建造了一个室内竞技场，其中有128个可隐藏食物的地方。然后，他们将探针插入5只山雀的大脑中以记录小鸟们的电活动。研究人员将鸟儿放入竞技场，并使用机动喂食器投喂葵花籽，还用6个摄像头拍摄了视频片段，并建立了一个人工智能程序来跟踪鸟类的运动和身体定位。

　　　　山东青岛，海尔冰箱互联工厂，机械臂精准抓取钢板，裁切、冲孔、辊压、翻边……75分钟，一台冰箱就能下线。工厂负责人介绍：“去年底工厂投产以来，高端智能冰箱订单增长明显，目前各条生产线正开足马力赶制订单。”广东珠海，格力高栏港空调智能工厂，机器人忙碌不停，冷凝机安装、螺丝固定、成品检测……生产全程自动化。格力有关负责人说，去年下半年“风不吹人”系列空调销量同比增长1.2倍，带动高端产能不断攀升。