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NDRC stellt Infrastruktur für die Ausbildung in körperlicher Intelligenz für große und kleine Gehirnmodelle bereit
Auf einer kürzlich stattgefundenen Pressekonferenz erklärte Li Chao, stellvertretender Direktor des Büros für Politikforschung der Nationalen Entwicklung und Reformkommission, dass die nächste Phase darauf abzielen werde, die hochwertige Entwicklung der verkörperten Künstlichen Intelligenz voranzutreiben – in Einklang mit den Zielen, die im 14. Fünfjahresplan festgelegt wurden. Der Bau wichtiger Infrastruktur wird dabei als Hauptansatz dienen. Diese nationale Strategie sendet ein klares Signal: China beschleunigt die Entwicklung der Kerninfrastruktur für die nächste Generation der Künstlichen Intelligenz und gibt damit einen starken Impuls dafür, dass die verkörperte Künstliche Intelligenz von Forschungslaboren in großangelegte industrielle Anwendungen eingebracht wird.
Da die globale Industrie der verkörperten Künstlichen Intelligenz vor einer schnellen Expansion steht, hat sich die Integration großer Modelle in die reale Welt zu einer allgemein anerkannten Richtung entwickelt. Die kürzliche Direktive der Nationalen Entwicklung und Reformkommission skizziert einen zweigleisigen Ansatz: Erstens wird China den Bau von Infrastruktur speziell für die verkörperte Künstliche Intelligenz beschleunigen, um das derzeitige Datenproblem der Branche zu lösen. Dies wird die Sammlung wertvoller Daten sowie das Training sowohl großer als auch kleiner Modelle ermöglichen und somit die Generalisierungsfähigkeit von Robotern in vielfältigen und heterogenen Umgebungen erheblich verbessern. Das Ziel ist es, dass Roboter der verkörperten Künstlichen Intelligenz sich aus den Beschränkungen einzelner Labore oder Wettbewerbsumgebungen befreien und ihre flächendeckende Anwendung in Fabriken, Einzelhandelsgeschäften und Haushalten beschleunigt wird – damit die verkörperte Künstliche Intelligenz tatsächlich in den alltäglichen Produktionsprozess und das Leben aller Branchen integriert werden kann.
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Kommentare (1)
![RalphMitchell]()
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