人工智能2.0時(shi)代，IT技(ji)術的技(ji)術棧將(jiang)發生根本性的變化：由過去芯(xin)片，操(cao)作(zuo)系統(tong)和應(ying)(ying)用(yong)(yong) 三(san)層，變化為芯(xin)片層、框架層、模型(xing)層和應(ying)(ying)用(yong)(yong)層四層，其中(zhong)模型(xing)層中(zhong)會(hui)出現(xian)中(zhong)間層、應(ying)(ying)用(yong)(yong) 層這(zhe)類針對(dui)應(ying)(ying)用(yong)(yong)場(chang)景適配(pei)的技(ji)術棧；

機(ji)器(qi)人(ren)“智(zhi)”的體(ti)現在于環境感知(zhi)、智(zhi)能(neng)決(jue)(jue)策(ce)和(he)執行(xing)控制，其中智(zhi)能(neng)決(jue)(jue)策(ce)指機(ji)器(qi)人(ren)具備一 定獨(du)立自主(zhu)解決(jue)(jue)問題的能(neng)力(li)，通過感知(zhi)理解行(xing)為環境，在與(yu)環境的交(jiao)互中積累經驗，形(xing)成 在復(fu)雜(za)環境中安全高效地執行(xing)復(fu)雜(za)任務的能(neng)力(li)，而這也是未來智(zhi)能(neng)機(ji)器(qi)人(ren)的關(guan)鍵(jian)技術突(tu)破 點。

機器人的決策主要依(yi)靠算(suan)法實(shi)現，微模(mo)型、中小模(mo)型對智(zhi)能機器人在特(te)定場景的感知、決策具備(bei) 技(ji)術支撐基礎(chu)，而(er)基礎(chu)大(da)模(mo)型則有(you)機會打造(zao)真正的“通(tong)用(yong)機器人”。

微模型：個性化模型

• 微(wei)數據(ju)：追求數據(ju)專業度和個性化需求

• 小算(suan)力(li)(li)：算(suan)力(li)(li)需求小，邊(bian)緣(yuan)算(suan)力(li)(li)即可(ke)滿足(zu)

• 低(di)投入(ru)：訓練(lian)成本投入(ru)較少(shao)

• 多(duo)樣化：滿(man)足(zu)千行百(bai)業需求，多(duo)樣化、場景化、定制化

中小模型：專用模型

• 小數(shu)據：不追(zhui)求(qiu)數(shu)據規(gui)模，而追(zhui)求(qiu)數(shu)據深度和專業度

• 中算(suan)力：算(suan)力需求中等，不依賴超算(suan)能力

• 低投(tou)入：訓練成本投(tou)入較少

• 低能耗：能源(yuan)消(xiao)耗較(jiao)少

大模型：通用模型

• 大(da)數(shu)據：數(shu)據規(gui)模大(da)，追求廣度

• 大算力(li)：算力(li)需(xu)求高

• 高(gao)投入：高(gao)成本投入，訓練(lian)成本高(gao)

• 高能(neng)耗：高能(neng)源(yuan)消耗