市場(chǎng)對于繼ChatGPT之后層出不窮的AI聊天機器人似乎已經(jīng)有些審美疲勞，但AI產(chǎn)業(yè)正在迎來(lái)新的發(fā)展方向。

在ITF World 2023半導體大會(huì )上，英偉達CEO黃仁勛又放出豪言，人工智能的下一個(gè)浪潮將是具身智能。

什么是具身智能？具身智能興起將帶來(lái)哪些投資機會(huì )？國盛證券分析師宋嘉吉等認為具身智能將成為通信、計算和存儲的新載體。

【資料圖】

什么是具身智能？

具身智能（EmbodiedIntelligence）是指在機器智能領(lǐng)域中，通過(guò)將智能算法與物理實(shí)體的感知、行動(dòng)和環(huán)境交互相結合，使機器能夠以更自然、更智能的方式與環(huán)境進(jìn)行交互和解決問(wèn)題的能力。

傳統的人工智能系統主要關(guān)注于數據處理和符號推理，而具身智能強調機器通過(guò)感知和行動(dòng)與環(huán)境直接交互，從中獲取知識和經(jīng)驗，并在實(shí)踐中逐步改進(jìn)自身的能力。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，類(lèi)似GPT-4這樣的大模型，對物理世界并不能真的產(chǎn)生影響，而具身智能則多了一個(gè)身體，通過(guò)傳感器收集環(huán)境信息，利用機械執行器進(jìn)行物理操作，或者通過(guò)機器人等具體實(shí)體與人類(lèi)和環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)。

具身智能的目標是使機器能夠更好地理解和適應復雜的環(huán)境，更高效地解決問(wèn)題，并具備更靈活的行為能力。通過(guò)融合感知、決策和執行的過(guò)程，具身智能使機器能夠更接近人類(lèi)智能的表現，從而在機器人技術(shù)、自動(dòng)駕駛、智能制造等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

國盛證券分析師指出，具身智能可以理解、推理并與物理世界互動(dòng)：

AIGC的“智能”表現在能夠進(jìn)行上下文理解和情景感知，輸出文字、圖像、聲音，而具身智能能夠在物理世界中進(jìn)行操作和感知，輸出各種機械動(dòng)作。通過(guò)對物理環(huán)境的感知和實(shí)際操作，具身智能可以獲得更全面的信息和數據，進(jìn)一步提高對環(huán)境的理解和決策能力。按照具身智能的定義，目前具身智能的實(shí)例繁多，其中包括人形機器人、自動(dòng)駕駛汽車(chē)等。

有望催化下一波人工智能應用浪潮

為什么黃仁勛認為，具身智能有望催化下一波人工智能應用浪潮？

分析師認為，具身智能有著(zhù)物理反饋、物理輸出的特性，可以成為成為通信、計算和存儲的新載體：

當前物聯(lián)網(wǎng)模組進(jìn)入AIoT時(shí)代，集成了邊緣算力的智能模組正在逐漸成為支撐邊緣算力的核心形式。具身智能將邊緣算力需求提升到了一個(gè)新高度，具身智能的“大腦”不僅要處理視覺(jué)信息、生成提示詞，更要負責輸出指令來(lái)執行機械動(dòng)作，例如特斯拉針對Optimus開(kāi)發(fā)了DOJOD1芯片，充沛的算力（362TFLPOS@FP8）驅動(dòng)Optimus機器人流暢執行各種任務(wù)。

因此我們認為，在移動(dòng)芯片無(wú)法滿(mǎn)足所需算力的場(chǎng)景下，邊緣IDC將是算力的有效補充措施。

具身智能的通信強調低時(shí)延、多連接、連續性能力。例如自動(dòng)駕駛汽車(chē)上，L4級別需要帶寬>100Mbps，時(shí)延5-10ms。具身智能未來(lái)也有望進(jìn)化成結構復雜、體型龐大或者多點(diǎn)分布的產(chǎn)品，各子模塊之間需要信息融合、多維感知、協(xié)同運行，本身也會(huì )需要穩定高速的無(wú)線(xiàn)連接。

我們認為，未來(lái)具身智能將會(huì )越來(lái)越強調邊緣通信能力與邊緣算力的匹配和耦合。

對于具身智能和GPT這樣的非具身智能吾孰優(yōu)孰劣，我們也專(zhuān)門(mén)詢(xún)問(wèn)了ChatGPT，它的回答如下：

具身智能和GPT在智能領(lǐng)域中屬于不同的概念和應用方向。

具身智能強調機器通過(guò)與物理實(shí)體的感知和行動(dòng)交互，以更自然、智能的方式與環(huán)境進(jìn)行交互。它關(guān)注于將機器智能與物理世界相結合，通過(guò)傳感器和執行器與環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)，從中學(xué)習和適應。具身智能注重于解決實(shí)際問(wèn)題，例如機器人技術(shù)、自動(dòng)駕駛、智能制造等領(lǐng)域，要求機器能夠感知周?chē)h(huán)境、進(jìn)行決策和執行相應的物理操作。

相比之下，GPT是一種基于大規模語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言處理技術(shù)。它在文本理解、生成和對話(huà)等任務(wù)上表現出色，可以生成具有語(yǔ)法正確性和一定邏輯連貫性的文本。GPT在處理大量文本數據時(shí)具有優(yōu)勢，并可以通過(guò)無(wú)監督預訓練和有監督微調的方式進(jìn)行訓練。它在理解和生成自然語(yǔ)言方面取得了顯著(zhù)的成果，被廣泛應用于文本生成、機器翻譯、問(wèn)題回答等領(lǐng)域。

因此，具身智能和GPT在應用范圍和技術(shù)重點(diǎn)上存在差異。具身智能關(guān)注于機器與物理環(huán)境的交互和問(wèn)題解決，而GPT則專(zhuān)注于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。它們可以在不同領(lǐng)域和應用中發(fā)揮各自的優(yōu)勢。

部分觀(guān)點(diǎn)來(lái)自國盛證券分析師宋嘉吉（S0680519010002）等發(fā)表的研究報告，有刪節

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