【技术向】AI 的发展，返璞归真终于有时间听了下刘先明的访谈，印象最深的一句话就是AI 的发展，就是不断拆掉冗余AI 的奠基者们从 1956 年达特茅斯会议开始，首次提出“人工智能”术语。目标就是创造‘能够思考的机器’，这本身就是通用智能的愿景 ，大家可以想象为一个封闭开发，想要用这种方式，直接解决自动系统问题，很明显，这种方式根本没有办法处理好。这个会议远远低估了任务难度，最后不欢而散。所以，人们开始将模块分开，整体问题不好解决，那么就分开来解决。自动驾驶也一样，系统做不了所有物体的检测，那么可以只做一个任务，只检测人脸，只检测车道线，只检测前方车辆。然后再将这几部分组合起来。当自动驾驶的模块融合已经成了共识，那么神经网络本身的冗余也可以提上议程， 在系统能力不足的时候，我们用Language 来作为中间结果，在能力充足的时候，language 可能就不需要被显式表达，再进一步，我们现在分开来做辅助驾驶和机器人模型，再到小鹏提到物理AI ，也就是再次拆掉冗余的过程。更大的模块，更强的能力，覆盖更广泛的下游任务。集中使用非常泛化的数据统一训练，打全球的市场，泛化性更好。说一个题外话：上半年的时候，我有幸问过先生一个问题： 小鹏辅助驾驶在聊VLA ， 机器人VLA 也是主线研究，二者是否是公用的一个模型，当时他犹豫了一下： 说这个不能说太细，但是我只能告诉你共用的非常多。（大致含义）现在回想起来，指的就是现在的物理AI。何小鹏谈为何做人形机器人 新能源大牛说
