近日，关于某知名公众人物的黑料纷纷浮出水面，引发了广泛关注。这些信息涉及他们的私人生活以及职业生涯中的一些不为人知的细节。虽然各方对此持不同看法，但不可否认的是，这些爆料无疑给其形象带来了不小的影响。无论真相如何，公众对此的热议似乎没有减弱的迹象。

　　在人工智能浪潮席卷全球的当下，AI大模型与具身智能是产业界和投资界当仁不让的焦点。

　　中关村论坛期间，智源研究院院长王仲远在接受21世纪经济报道记者采访时，分享了关于大模型幻觉问题的解决路径、具身智能训练数据获取、算力何去何从、人形机器人投资泡沫等热点话题的看法。

　　“幻觉”阻碍大模型从实验室走向产业落地

　　王仲远指出，大模型技术虽取得显著进展，但幻觉问题成为其从实验室迈向产业落地的绊脚石。解决这一难题，需要提升基础模型与推理能力，借助通用向量、检索增强等手段。

　　他提到，智源研究院近两年推出的BGE模型有效针对大模型幻觉问题，并且采用开源形式，在hugingface上的下载量居于高位。

　　多模态大模型和世界模型是通往AGI的必经之路

　　在大模型发展方向上，多模态大模型与世界模型被视为未来的重要趋势。王仲远强调，真诚世界中的多模态数据极为丰富，仅靠大语言模型处理文字信息远远不够。

　　“目前大语言模型已经在理解和推理能力上达到了非常高的水平，甚至在某些领域可以接近硕士或博士水平，但它依然没办法感知到这个世界真正的运行规律。”王仲远举例说明。

　　他表示，多模态大模型和世界模型是实现真正AGI的必经之路，能让人工智能更好地感知和理解世界。

　　具身智能：从数字世界迈向物理世界的桥梁

　　具身智能作为大模型从数字世界进入物理世界的关键方向，目前仍有诸多挑战。

　　王仲远表示，基础模型碰到了一些瓶颈，比如当前文本数据逐渐耗尽，大语言基础模型性能提升放缓，于是，多模态大模型与物理世界硬件的结合成为必然。

　　他提到，具身智能概念出现的时间比较早，传统研究者对于具身智能的理解，和从AI大模型领域转向具身智能的研究者，并没有在技术路线上完全达成共识。

　　传统机器人训练依然在大量使用强化学习，通过重复练习，教机器人学抓杯子、倒水、写毛笔字等，这种类型的人形机器人，泛化性会弱一些。

　　“但是大模型技术，尤其是多模态大模型技术，会给整个具身智能带来一些新的变量。”王仲远表示，这些技术有助于机器人更快、更高效地拥有“大脑”，从而具备更强的智能。

　　3月29日下午，智源研究院发布了跨本体具身大小脑协作框架RoboOS与开源具身大脑RoboBrain，可实现跨场景多任务轻量化快速部署与跨本体协作，推动单机智能迈向群体智能，为具身智能的发展提供底层技术支持。

　　机器人的“泡沫”与“人形必要性”

　　行业里有观点认为，当前70%的场景并不需要机器人具备“人形”，所以“机器人做成人形”的必要性是否不够充分。此外，多家公司挤在人形机器人赛道里，行业未来走势会如何？

　　王仲远在一定程度上认同这一观点，他举例说明，行业内也有不少机器人公司已开始迭代轮式构型机器人，以克服双足机器人稳定性欠佳的问题。

　　“不过，从长远来看，人形机器人具有独特优势，因其与人的构型相似，能更好地适应社会基础设施，从互联网数据中学习人类技能，推动具身智能和具身大脑模型的迭代。”王仲远表示。

　　然而，短期内，人形机器人在产业落地方面仍面临诸多挑战，许多机器人尚处于“能走”阶段，向“走得快、走得稳”的目标迈进仍需时日。

　　数据与算力：AI产业发展的“双引擎”

　　数据获取与算力支撑是AI产业发展的核心要素。王仲远提到，随着文本数据的逐渐枯竭，可通过后训练、合成数据、利用多模态数据等方式解决数据问题。尽管获取高质量多模态数据和合成数据成本较高，但可借助工程化技术和算力提升来降低成本。

　　提及近期对于算力的争议，王仲远认为，虽然DeepSeek技术有助于在有限算力下训练出与GPT4相当的大模型，但算力依然不够用，大模型技术还远远没有到尽头。

　　工程优化为大规模参数模型的训练创造了条件，若scaling law有效，模型性能有望进一步提升。

　　产业落地与投资：短期挑战与长期机遇并存

　　对于具身智能产业的投资，部分投资人持悲观态度，认为存在泡沫。王仲远从研究机构的视角出发，对具身智能的长期发展充满信心。他预测，今年人工智能应用有望迎来大爆发，尤其是大语言模型的落地应用，中国海量的应用场景将加速这一进程。

　　然而，多模态大模型目前仍处于相对早期阶段，实现广泛意义上的AGI可能还需5-10年甚至更长时间，这取决于本体能力、世界模型构建和数据等多方面因素。

　　在技术路线上，具身智能存在多种观点，如无人驾驶领域的端到端大模型和分模块解决方案。王仲远指出，具身智能的发展相对复杂，当前许多具身智能模型的泛化性有限，实现完全端到端的具身智能可能需要较长时间。

（文章来源：21世纪经济报道）