贾佳亚：具身智能还需做很多研究，学校应承担起AI人才培养责任

“具身智能一定是未来发展方向之一，但现阶段还需要做很多研究。机器人控制远比自动驾驶还复杂，可以把它看成更宏大的自动驾驶系统。”2024世界机器人大会期间，思谋科技创始人兼董事长、香港科技大学讲座教授贾佳亚在接受新京报贝壳财经等媒体采访时如是说。

贾佳亚提到，机器人领域的研究往前发展一定是很宽阔的路径。“这种自动化、智能化的机器未来可能20年、50年会一直在发展。”同时他还提到，学校应该承担起相关AI人才培养职责，把构建大模型所需知识先一股脑儿教给新学生，这样才能保证新一批做视觉或者AI的人，在未来5-10年里有机会接触大模型时知道怎么做，从而不至于人才断层。

贾佳亚拥有超20年的计算机视觉、人工智能领域的科研与教育经验，并于2019年创办思谋科技。思谋科技利用人工智能、大数据等技术，打造智能工业和数智创新平台、工业大模型，推动探索工业制造业的智能化升级和数字化转型。目前，思谋已通过自研的智能工业平台、智能传感器产品以及智能一体化设备，服务了全球近300家行业头部企业。

具身智能现阶段还需要做很多研究

被问及大模型对具身智能发展的影响，贾佳亚表示，当前具身智能概念炒得比较热，但实际上非常难做。大模型是一个对话系统，但具身智能是涉及面向机械的操作系统，之间的鸿沟非常大。

“在具身智能场景中，首先要剖析用户给的指令，转化成对机器人控制代码的定义，代码里面不能有错，而且就算转换成了一段很长的机器代码，调动了机器人，但这个过程中还有很多工作要做，比如机器人想抓个杯子，它可能有很多方式，可以从左边抓，从右边抓，如果杯子本身很滑，从上面突然滑掉，怎么办呢？它需要再实时地把代码更改掉。所以这件事没那么容易实现。它既关系到大模型本身，还涉及到了很多工程方面的优化。”贾佳亚解释称。

贾佳亚强调称，具身智能一定是未来发展方向之一，但现阶段还需要做很多研究。“机器人控制远比自动驾驶还复杂，可以把它看成更宏大的自动驾驶系统。其中的工作需要慢慢地一件一件做，等到后面数据足够完备了，就可以做更多事情。”

工业场景中已经成型的机械臂要达到具备一定思维，变成类似于智能体的产品，困难有多大？对此，贾佳亚回应表示，大模型的思考上限就是机器人的思考上限。他建议称，当觉得一个大模型本身还存在很多缺陷，有很多幻想，比如有20%的出错率，就不要用在硬件上，否则价格高昂的硬件其表现就会不尽如人意。

“比如家里本来干干净净，扫地机器人给你整得很乱，或者把该要的东西扔了。那还不如用传统方式，不用大模型，就还是通过编程方式给它设置路线。”

不过他也强调称，从做研究角度来看，机器人领域的研究往前发展一定是很宽阔的路径。“这种自动化、智能化的机器是未来，未来可能20年、50年一直在发展，而且可能机器人也会越来越细分，功能越单一越不容易出错。”

学校应承担起AI人才培养责任

贾佳亚提到，当前机器人在工厂和工业制造场景中的能力应用已非常强大，不论是精准抓取微小的精密元器件，还是搬运重达数吨重的机器。而未来，机器人必定也会与人们的生活息息相关，在辅助人们的各种生活场景中无处不在。不过要想达到更自如智能的程度，还需要长期非常大的研发和技术投入。

随着大模型的发展和应用，生产一线的智能化水平持续提升，对人工的替代会不会导致许多失业？

对此贾佳亚表示，智能化的机器之所以出现，就是因为人类在整个生产环节里所能参与的部分越来越少。他强调称，以电子产品为例，当前许多产品生产线上的精密程度要求，本身已非人力可为，而必须借助高端机器工具辅助。否则如果产品良率达不到，就容易在激烈的市场竞争中落后。

此外，谈及AI领域的人才缺口，贾佳亚说，当前做大模型的团队招募的很多是此前做机器学习或视觉方面的人才，从这个角度看，AI领域的人才供给情况没有那么严峻。但从另外一个角度看，除了在互联网大厂那些能够实实在在接触到大模型的人外，现在绝大部分的在校学生或者在大模型以外的人是“摸不到大模型的。”

在贾佳亚看来，学校需要承担起相关职责，把构建大模型所需知识先一股脑儿教给新学生，这样才能保证新一批做视觉或者AI的人，在未来5-10年里有机会摸到大模型时起码知道怎么做，不至于人才断层。当大厂需要一些新人进来的时候，也能很快上手。

新京报贝壳财经记者孙文轩