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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。

　　　　四是电动汽车竞争加剧，传统车企优势不再。欧洲汽车制造商曾凭借精湛工艺、卓越性能和经典品牌形象，在全球市场占据重要地位。但是，欧洲传统车企在转型过程中反应迟缓，特别是在电动汽车领域大为落后。尽管大众、宝马和奔驰等在电动汽车领域已加大投入，推出了多款纯电车型，但产品缺乏革命性创新，充电网络建设和软件体验也明显落后，使其难以继续发挥原有优势。