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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。

刘涛在节目中表示，郑佩佩对于她来说是情绪价值也是暖心依靠。据她回忆，在自己压力最大时，郑佩佩曾亲笔写下一副“岂能尽如人意，但求不愧我心”的字帖鼓励她，这副字帖被刘涛珍藏了十年，“当我自我怀疑的时候，有这句话就够了。”

　　　　模拟失重水槽出舱活动训练最广为人知。在训练时，通过浮力配平，航天员身着水下训练服，在模拟太空失重状态下，用双手控制身体姿态，完成舱外转移、上下机械臂、设备组装等操作。水下训练不仅需要体能和力量，也需要技巧。比如，登上机械臂脚限位器是一个技巧性非常强的操作，航天员无法通过眼睛直接看到脚限位器的位置，只能借助手腕上的反光镜进行观察。这就需要航天员手握环形扶手控制身体姿态，反复练习登上脚限位器的动作。