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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。
老钱庄冰心论坛“行业的深度洗牌正是车企自大而强的必经过程。然而想要打造出新的商业模式，实现全产业链的降本增效和深度协同，仍需在供应链端持续发力。”北方工业大学汽车产业创新研究中心主任纪雪洪向《证券日报》记者表示，当前，芯片企业、软件开发商、能源服务商等跨领域参与者的网状协作模式正在形成。例如，地平线通过开放智驾平台与主机厂联合开发，有效推动了供应链成本与技术的平衡。同时，开源模式正在加速技术迭代，让行业从“封闭竞争”转向“开放共创”。
