今年9月，投资管理公司ARK发布了一份看好人形机器人的报告，认为其潜在市场规模达到数万亿美元。这份报告虽然没有提及具体的时间表，但给出了一个假设：如果人形机器人的成本为1.6万美元，那么机器人只需要比人类工人高5%的效率就可以产生经济效益。

与其他可穿戴设备不同，外骨骼装置其实更被视为一种机器人装备。不用低估人类的想象力、浪漫主义和冒险精神，早在100多年前，就有人这么做了。1890年，俄罗斯工程师亚金试图通过存储在压缩气袋中的能量，协助人们移动。

如果一些机器人或智能系统，从一开始就始终无法去掉其身上的神秘色彩，始终无法真正融入到普通人的生活之中，始终去服务少数人——如果必须要服务大多数人，它们就干脆在实验室里不出来的话，那就很难说它们是安全的、是有益于大多数人的。

智能不仅是一种逻辑关系，同时要对环境对自身进行感知。所以机器人要真正做到这一点，除了有大模型以外，还要有感知能力，要感知它自己和感知环境，这是‘具身智能’的重要性。机器人达到智能为何一定要具身，因为要设身处地，反馈环境、反馈自己，没有反馈就不可能有智能。

如今，机器人已经内置越来越多的先进功能，例如高清摄影、触摸感应、雷射测距等智能应用。而机器人领域之所以有巨大的进步，很大原因来自于芯片和电池技术的革命。随着芯片、电池和感应器的尺寸越来越小，机器人的体积也在发生变化。

ElliQ可以主动发起对话，和人类建立有意义的联系。除了分享当天的头条新闻、玩游戏和提醒用户服药之外，ElliQ还可以讲笑话，甚至讨论宗教、生命意义等复杂议题。如今，许多纽约的老年人已经用上了这些机器人。

“我们利用可以购买到的机器人，在设计和组装后，搭建成了Mobile ALOHA。初衷是创造出像人一样拥有两个手臂的移动机器人，我们发现这样一个硬件设计叠加AI算法可以很好地解决一些家务问题。”

独角兽企业Character AI创始人Shazeer曾谈到：“情感链接很重要，但就像养狗，虽然并不具备同人类沟通的语言能力，但人们都认为宠物是自己很重要的情感支持。因此做情感类产品，可能不需要智力水平极高的模型角色，是否能表达连贯的情感可能也不像人们想象的那么重要。”

通常，人们觉得脑力劳动更难，体力劳动简单。其实正好反过来，人类的高级认知功能发展时间只有数百万年，但肌肉和运动能力发展了更长时间。我们运用认知能力的时间短，所以觉得“难”；运用肌肉能力的时间长，技能已经“内化”，所以觉得“简单”。

机器人Figure 01能说会道，展示的技能却只是抓取递送苹果、整理桌面餐具这类简单的家务活。这类功能，此前国内外多家公司推出的第三代人形机器人也可以做到，但它们“大脑”“小脑”“肢体”等均有不足，不能独立完成所有家务，同时又过于昂贵，无法真正取代人类保姆。

它将与你走过师生、主仆甚至父子关系。你现实中的事物、关系链、财产、能力以及你的数字资产和数字化特征，它都可以代理并继续，实现某种“复活”。

制造像我们身体一样运作的机器——一样地行走、跳跃、触摸、握持、挤压、抓握、攀爬、切割和伸展（甚至更好），似乎比起模仿人类思维来说是一个更容易的任务。但出乎意料的是，事实并非如此。

最初的功能，是可以上传文档，然后针对文档向AI提问，请AI根据文档生成学习指南、提纲、自测题等。“音频概览”功能生成一段类似播客的音频，一男一女两位“主播”会一唱一和，将你文档中的内容“聊”一遍。

最近，Google推出了NotebookLM，你可以把一整本书丢给它......你对AI提的要求越多，它能提供给你的东西就越好，这就是所谓“训练”的过程。最近，Google又推出了一个“学点儿什么”的项目，我打算年底的时候试试看。

这篇论文的理论假设是“大语言模型会的只是模式匹配，而不是实际推理”。结论可能与很多人使用大语言模型的体验是一致的，那就是“它不会真正的逻辑推理”。这个结论应该让很多担心AI的智能水平就要超越人类、控制人类的人感到一些安心。

拉德福德用一个包含8200万条亚马逊产品评论的数据库训练了一个人工智能模型，以预测给定输入序列的下一个字符。在此过程中，他发现自己意外地构建了一个能够做其他事情的先进系统，而这些功能并不是他设计的初衷...

小参数规模可以大幅节省推理成本，模型训练与调整所需的硬件成本远远低于大模型，成熟开发者甚至可以低成本训练垂直模型。OpenAI创始成员、特斯拉前AI高级总监Andrej Karpathy最近的预测颇有代表性，他提出，生成式模型的尺寸竞争将会逆转，比拼谁的模型更小、更智能。

瑞典哲学家尼克·波斯特洛姆和英国哲学家大卫·皮尔斯1998年创立了世界超人类主义协会，推动超人类主义不断向社会层面扩散。拉里·佩奇贝佐斯马斯克等都是这种运动的热情拥趸。这一运动目前沿着三个方向前进：一是人的机器化，主要指利用生物技术对人的生命形态进行技术干预，如基因剪辑；二是机器的人化...

苹果介绍，当全部更新都落实后，Siri在获得用户允许后，可以访问苹果设备上的一切，并能跨App来工作。比如，一个会议改到了傍晚，你想知道开完会还能不能赶上女儿的演出。你问Siri，它就会处理相关数据，包括会议时间、地点，从办公室到演出地点的车况，来给出建议。

「个人智能系统的基石，是在设备上处理。我们将其深度集成到你的 iPhone、iPad 和 Mac 中，并贯穿于你的应用程序中，因此它可以了解你的个人数据，却无需收集你的个人数据。」苹果高管称。

随着数据需求不断增长，找到新的学习材料、与数据所有者的合作，让AI系统变得更加聪明，就成了这个行业的重要备战区。AI公司正在尝试各种方法来寻找新的信息源。比如OpenAI正在考虑用YouTube视频里的对话来训练它们的下一代智能模型GPT-5。

Anthropic在159个国家开放使用Claude3系列的两款模型（Opus和Sonnet），最强版本Haiku也即将推出。联合创始人Dario Amodei and Daniela Amodei表示，Claude3的发布再次表明，Anthropic更像是一家企业公司，而不是一家消费者公司。

基于此次交易，亚马逊AWS将成为Anthropic关键任务工作负载的主要云提供商，并将通过融合Anthropic的生成式AI功能，增强现有应用程序，提升各项业务的智能化体验。

GPT4出现后，微软当初那篇全面评测的论文，取名通用人工智能的火花，它的团队原本起的标题叫做：与通用人工智能的第一次接触。而从迈向更通用的智能的意义来看，Sora更适合这个标题。OpenAI比谁都明白，有了上下文长度就有了一切，不管你叫什么模态的模型。这一切都指向今天还被认为是最强大的GPT——它也只是个中间

2009年，美国学者达西·柏立美在《为后人类的未来重塑体育：体育电子游戏中的具身与主体性》一文中，对电子游戏中的具身和主体性问题进行了讨论。他指出：“体育电子游戏重塑了体育，使玩家穿透了人与机器之间的界线，导致的结果就是人的电子人身份，从某种意义上这是人与机器融为一体。”

人类的本性以及发展愿景，都决定了“数字生命”将会被一道不可逾越的技术围栏所阻挡。也就是说，“数字生命”如果只是像动物、植物、微生物那样作为第四种生命体，或依赖人类，或服务人类，且不会给人类造成灭绝威胁的话，那么它在未来将会广泛存在。

图片和视频，这些都是单向的交流模式，人们可以听到和看到亲人，但不能与他们互动。Deep Brain AI利用这些信息宝库，加上预先录制的内容，可以安排虚拟会议，人们甚至可以与亲人进行未完成的对话。DeepBrain AI不仅可以将死去的人变成虚拟人，此前还制作了一个国家电视台的新闻主持人的AI版本，同时还公布了韩国总统尹

尽管AI生成的文本可以拥有完美的语法和句法，但内容却很难超出几个段落。这意味着，内容越长，AI的写作连续性越差，也没有清晰的逻辑思路作为主干。同时，AI无法正确理解事实，生成内容中的引用、日期和思路很可能是错的。

虚拟仿真角色的情感研究号称人工智能的“禁区”，其中既包含了哲学、伦理学层面的寓意，同时也因为情感本身较难被量化、被转换为抽象的数字。技术层面，虚拟主播的具象化情感表达或可从如下路径加以探索。

对完全依靠AI驱动的虚拟人而言，最后呈现出来的效果，受到语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、语音合成（TTS）、语音驱动面部动画（ADFA）等技术的共同影响。换言之，只有具备了以上几个技术要素，一个虚拟人才能够看得见、听得懂、会思考、能回答、能呈现。

恐怖谷假设提出，当虚拟人和真人的相似度达到某一程度之后，哪怕是极其细微的不同点都会激起人们的反感甚至恐惧。若想要突破恐怖谷，虚拟人与真人的相似度需要进一步提升。当将差距降到微乎其微后，人们与虚拟人之间又会产生情感联结。因此，写实型虚拟人需要极高的人物形象真实度，对人物建模等技术提出了更高的要

虚拟人在物理世界中并无实体，纯粹是虚拟世界中的虚拟产物，身份、外貌与行为举止都是虚构出来的，可以是一个虚拟IP，也可以是一个特定场景中的虚拟角色；而数字人则在物理世界中有着对应的形象，数字人可以看做是真人在虚拟世界中的孪生分身，身份、外貌均与真人相同......

这一次，他们这帮技术出身的科研人员，切实感受到了科技和传统艺术的碰撞。“学京剧的人，对传统是很敬畏的，也是相当讲究的。”翁冬冬说。梅兰芳先生服装的数字化，就颇费一番周折。“现在的布料，和民国时期的布料是不一样的。”

AI Studio是一家基于SaaS的工作室，为使用AI虚拟人而非真人制造视频的公司和创造者提供工具，该公司声明，用AI Studio制作视频不需要“亲自拍摄或雇佣真人”。目前，明芒科技已经推出众多虚拟形象，投入媒体、金融、教育等行业。

在45年前再往前，曾经IBM的董事长认为也许未来世界人类可能需要五台计算机就够了。但是当45年前比尔盖茨创立微软的时候，他做出了一个巨大的预见，他认为这个世界上不是只有五台计算机，而是每一个人都会需要他们自己的计算机，并且在这些计算机上都会运行微软的软件。

鲁曼认为，这其实是“客服降级，减低成本，漠视用户权益”的表现。企业都希望将更多业务交给机器处理，以降低人工成本。很多互联网企业引导客户采用机器、自助服务等形式处理，机器人客服成为流于形式的幌子。