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從激光雷達爭議到具身智能破局:AI 產業的技術博弈與范式革命

時間:2025-07-03

來源:維科網

導語:從激光雷達爭議到具身智能破局:AI 產業的技術博弈與范式革命

  當上海交大教授在行業峰會上拋出 "激光雷達實際使用率不足 15%" 的觀點時,這場關于自動駕駛傳感器路線的爭論,實則折射出整個 AI 產業在技術選擇與場景落地間的深層矛盾。從激光雷達與純視覺方案的能量博弈,到 AI 訓練數據枯竭引發的高端領域發展困境,再到北大盧宗青團隊另辟蹊徑的具身智能探索,科技產業正站在數據驅動與認知革命的十字路口。激光雷達爭議:能量范式背后的安全經濟學困境在自動駕駛傳感器方案的選擇上,一場關于 "有源探測" 與 "無源探測" 的技術爭論正在演變為產業路線的分野。上海交大教授的觀點直指問題核心:激光雷達與純視覺方案的本質差異,并非感知精度的數值對比,而是能量利用范式的根本區別。激光雷達作為有源探測設備,通過發射激光束并接收反射信號構建環境模型,這種方式在理論上能提供更精準的三維環境數據,但同時也面臨著能量消耗與成本控制的雙重挑戰。

       數據顯示,華為固態激光雷達成本已降至 2000 元以下,這一價格水平對整車成本的影響確實有限。然而成本下降并未完全消除爭議,隨著 "探測距離過遠無實際意義" 的觀點產出,實際上觸及了自動駕駛場景需求與技術供給的匹配問題。在城市道路環境中,超過 200 米的探測距離在多數情況下并不能轉化為實際安全增益,反而可能因數據量激增導致計算系統負荷加重。這種 "性能過剩" 現象,使得純視覺方案在特定場景下展現出獨特優勢 —— 依托香港大學開源神經網絡架構,純視覺方案通過算法優化在成本控制與基礎場景覆蓋上取得平衡。

       但安全與成本的博弈遠非簡單的二選一。根據 "數據準確性優先于算力" 原則,揭示了自動駕駛安全體系的核心邏輯。在開環控制系統中,哪怕是微小的數據漂移都可能引發連鎖反應,這種風險在涉及行人橫穿、后方來車等緊急場景時尤為突出。某車企測試數據顯示,在復雜路口場景中,激光雷達方案的誤報率比純視覺方案低 42%,這種差異在小概率但高風險的場景中可能成為生死攸關的因素。正如行業流傳的那句警示:"多花 2000 元保障安全遠比事后補救劃算",在汽車安全領域,5% 的風險概率都可能演變為致命的后果。

       AI 訓練:從數據枯竭到專業領域的突圍困境當自動駕駛行業在傳感器路線上爭論不休時,AI 領域正面臨更根本的數據危機。現有大模型完全依賴互聯網數據訓練的模式,正在遭遇 "數據枯竭" 的天花板。互聯網數據雖然龐大,但主要集中在日常生活領域,在醫療、工業等高端領域存在嚴重缺口。這種數據分布的不均衡,導致 AI 在高精尖領域的突破舉步維艱。醫療領域的困境尤為典型。某三甲醫院的統計顯示,其核心科室的專業數據中,僅有 8% 存在于公開網絡,其余 92% 的關鍵數據因隱私保護、系統隔離等原因難以共享。這種數據壁壘使得 AI 在疾病診斷、手術規劃等領域的應用始終停留在實驗室階段。類似的問題也存在于自動駕駛的高端場景中,如極端天氣下的行車決策、復雜交通樞紐的通行規劃等,這些場景的專業數據同樣缺乏有效的采集和訓練機制。破解這一困局需要分層次的解決方案。面向大眾的 AGI(如 DeepSeek、OpenAI)通過處理海量通用數據解決基礎問題,但高端領域的突破需要專屬的專業模型。這種專業模型的構建,關鍵在于建立可持續的專業數據獲取和訓練機制。以醫療為例,聯邦學習技術的應用正在打破數據孤島,讓不同機構在不共享原始數據的前提下實現模型共建。這種模式為自動駕駛高端場景的數據采集提供了借鑒 —— 通過車路協同網絡,構建覆蓋極端場景的分布式數據采集體系,或許是突破數據瓶頸的可行路徑。

       具身智能的破局嘗試:從虛擬交互到物理認知的范式革命

       在 AI 數據困局與自動駕駛技術爭議的背景下,具身智能的探索展現出獨特的破局視角。北大盧宗青團隊提出的 "通過互聯網視頻學習人類動作" 的技術路線,直指當前 AI 缺乏物理交互能力的核心缺陷。這種思路與傳統 VLA(視覺 - 語言 - 動作)模型的本質區別在于:它不是在現有模型上增加動作模塊,而是從根本上改變學習范式,讓模型通過海量人類運動數據預訓練,獲得對物理世界的基礎認知。

       盧宗青團隊的實踐頗具啟示性。他們標注 1500 萬條互聯網視頻中人類關節動作的嘗試,本質上是在構建一個 "物理交互的語言模型"。這種方法與自動駕駛領域的傳感器爭論形成有趣對照:當自動駕駛還在糾結于激光雷達與視覺的能量博弈時,具身智能已經在探索 "如何讓 AI 像人類一樣通過觀察學習物理規律"。團隊在《荒野大鏢客 2》游戲中的實驗表明,單純依賴互聯網數據訓練的模型在物理交互場景中決策能力薄弱,這一發現印證了物理交互數據的獨特價值。

       這種探索的意義不僅在于技術層面,更在于認知范式的革新。盧宗青對 "世界模型" 的批判 —— 認為當前多數所謂世界模型本質上只是建圖導航 —— 揭示了 AI 認知物理世界的深層障礙。真正的世界模型需要理解 "動作 - 結果" 的因果關系,如 "如何推杯子才會讓它倒下",這種理解無法通過單純的語義推理獲得,必須基于大量的物理交互數據。這也解釋了為什么具身智能堅持互聯網視頻是唯一可規模化的道路 —— 只有這種數據形態能提供足夠豐富的物理交互樣本。

       實時 AI 網絡:連接虛擬與現實的橋梁

       物理世界實時交互的 AI 網絡,是自動駕駛乃至整個 AI 產業發展的關鍵。它就像一座橋梁,將虛擬的算法模型與現實世界緊密連接起來。在自動駕駛場景中,實時 AI 網絡能讓車輛及時感知路況變化、交通信號切換,以及行人、其他車輛的動態行為。

       例如,當道路突發交通事故時,實時 AI 網絡可以迅速將信息傳遞給周邊車輛,提醒它們提前規劃新路線;在復雜路口,它能結合交通燈狀態和實時車流,為車輛提供最佳通行時機建議。這種基于實時交互的智能決策,遠比依賴歷史數據的預測更可靠、更安全。

       站在產業變革的十字路口,技術爭論終將讓位于生態共建。無論是自動駕駛的傳感器方案選擇,還是 AI 發展的數據瓶頸突破,抑或具身智能的前沿探索,其本質都是在尋找技術與場景的最佳結合點。在這個過程中,開放協作的生態思維比單一技術路線的執著更重要。

       在 AI 產業從 "數據驅動" 向 "認知驅動" 轉型的關鍵期,對底層范式的探索或許比短期商業落地更具價值。當激光雷達的光束與具身智能的視覺在產業圖景中交疊,我們正見證的不僅是技術路線的競爭,更是一場關于 AI 未來形態的認知革命。




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