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传统人工智能擅长处理结构化的数据、图像、语音等信息,但面对现实世界中的物理互动通常无能为力。早在1986年,美国著名机器人制造专家布鲁克斯从控制论角度提出,智能是具身化和情境化的,传统以表征为核心的经典人工智能进化路径是错误的,而清除表征的方式就是制造基于行为的机器人。随着人工智能应用逐渐从虚拟环境拓展到物理世界,如工业机器人、自动驾驶、无人机等应用越来越广泛,这一观点得到了验证。人工智能研究的重心也开始逐步从数字化智能向具身智能进阶。
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在国家市场监督管理总局技术创新中心(新能源汽车数字监管技术及应用)常务副主任王澎看来,行业前期普遍面临“预警时间晚、诊断精度低、故障识别少”等关键技术瓶颈,更缺乏统一、科学、公正的第三方测试评价平台,导致安全预警技术研发遭受“盲人摸象”“闭门造车”问题制约,研发人员既难以精确对标、精准开发,更难以合作交流、融合创新。
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