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北京人类日，6月11日（记者Zhao Zhuqing）去年，情报的宝石始于爆炸，这成为整合人工智能技术和机器人技术的主要轨道。在最近举行的北京Zhiyuan会议上，许多专家和学者都共享了研究削减和行业技能，并提出了建议，以促进从实验室到广泛场景应用程序的体现情报。
在体现智能的技术途径和潜在逻辑水平上，Tsinghua University的教授Sun Fuchun说，世界模型是一个全因素模型，空间智能是其在视觉空间中的投影，强调触觉校正高于视觉数字物理系统NA具有物理属性等。
Tsinghua大学的研究员Zhao Mingguo，机器人控制实验室主任，建议类似脑的算法可以取代传统的抑制作用，并且开发人形机器人的效果将需要从控制视觉决策中的运动以及人类进化进化的潜在运动中升级。
在北京大学助理教授和Zhiyuan主任的助理教授的王子中，王赫（Wang He）促进了主要使用合成数据和真实数据培养的培训范式。通过端到端模型，培训了数十亿个高质量的仿真数据，可以实现零样本，并在零售，工业和其他情况下逐渐实施。
上海人工智能实验室的年轻科学家，体现情报中心的负责人Pang Jiangmiao认为合成数据通常有助于本体论和场景，但它将继续减少真实数据提取的数量，并提高合成数据质量，直到整个合成数据达到零综合数据才能达到零合成数据Alfle的概括，持续一段时间。
北京大学副教授Lu Zongqing建议使用Internet视频的培训视频来找出人类运动的先验，并解决人类机器人数据缺乏数据的问题。
Tsinghua大学交叉信息研究所的助理教授Gao Yang说，检索机器人数据的成本很高（Malayerational Operation +身体接触），在语言（例如游泳）中很难描述，该语言形成了“没有智能的恶性循环 - 没有智能 - 一些机器人 - 一些数据”。 Internet视频数据可用于监视视频对象的训练前模型，然后切换到微调操作的远程冰箱数据，并结合强化研究，以解决模拟与现实之间的差距。
关于在体现情报的将军中发展普遍能力的方面，Zhang Shanghang，Zhiyuan领导人征服了多模式北京大学计算机科学学院中心兼助理教授的E模型认为，建筑物的设置快速而慢，是楼梯安全的主要道路，可以从“单一工作/通用”移动。 GIT使用两种技术路线“大脑（推理） +小脑（控制）”，这些途径是快速，慢的系统以及VLA端到端的快速和慢系统，以解决一般的本体论问题（例如机器人手臂，人形机器人机器人）和场景。
北京邮政与电信大学的教授Fang Bin说，视觉触觉理解是体现智能的主要联系，从“理解”转变为“准确的操作”。有必要通过更改传感器，增强仿真数据和多模式集成来解决操作稳定性和转化为动态环境的问题。
关于未来的具体情报的应用，Zhiyuan研究主席Huang Tiejun在斯蒂特（Stitute）得出结论，预计具体的情报将取代那些不想要劳动力的人，但这不是最终目标。在额外的未来，预计具体的情报将在各个方面都能克服人们，并代表星际世界的人民。
（编辑：Zhao Zhuqing，Gao Lei）
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