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网站排名查询工具,seo排名优化怎样,程序员培训要多长时间,免费的外链平台“态势感知”与“势态知感”的缺失或没有形成#xff0c;是当前人形机器人与自动驾驶系统共同面临的核心瓶颈#xff0c;而不仅仅是技术堆栈上的某个局部短板。 一、为什么“态势感知”是瓶颈#xff1f;态势感知#xff08;Situation Awareness#xff09;是系统对环境状…“态势感知”与“势态知感”的缺失或没有形成是当前人形机器人与自动驾驶系统共同面临的核心瓶颈而不仅仅是技术堆栈上的某个局部短板。一、为什么“态势感知”是瓶颈态势感知Situation Awareness是系统对环境状态的理解包括“现在发生了什么”、“未来可能如何演化”。势态知感Sense of Potential则是更高阶的认知能力能感知“尚未发生但可能发生的势”即对潜在演化趋势的直觉性预判。前者是“看见”后者是“看懂预感”。二、两者共同卡在哪感知输入阶段自动驾驶是激光雷达摄像头高精地图结构化但有限而人形机器人是多模态感知视觉听觉触觉非结构化、高噪声。态势建模维度自动驾驶依赖预测模型如轨迹预测但对“意图”理解弱人形机器人面对人类社会的隐性规则如社交空间、意图暗示几乎无从下手。势态知感阶段自动驾驶无法预判“前车司机是否可能突然情绪化变道” 人形机器人无法预判“人类是否即将让路、是否生气、是否撒谎”。反馈闭环自动驾驶决策链短容错低撞了就完了人形机器人决策链长需持续互动但无“社会直觉”。三、关键难点从“感知”到“知感”的跃迁当前AI系统的感知是“统计相关性”而知感需要“因果意图演化”。如自动驾驶看到行人站在路边知道“他在路边”但不知道“他是否准备冲出来”人形机器人看到人类皱眉知道“他在皱眉”但不知道“他是生气还是困惑”更不知道“下一步是否会推开我”。四、突破路径从“数据驱动”到“模型驱动意图建模”方向 说明 代表研究可以从因果建模角度即从“相关性”走向“因果性”预判演化如Judea Pearl 的因果推断、反事实推理也可从意图识别方向展开对人类/他者意图的建模而非仅轨迹预测心智理论Theory of Mind模型如 ToMNET、DeepMind 的 MAIL正在火热进行中的世界模型研究构建内部模拟器推演“未发生但可能”的演化如Yann LeCun提出的JEPA、Meta 的V-JEPA还有具身认知通过身体与环境的持续互动形成“势态直觉”如人形机器人通过长期驻留在人类环境中累积社会-物理直觉同时可以试试人机环境系统智能把态、势、感、知进行实时性的排列组合如事实计算价值算计双向协同模型……五、一句话总结“态势感知”是看见现在“势态知感”是预见未来而人形机器人与自动辅助驾驶中的AI目前只能“看见”还无法“预感”。---未来我们可以一起深入探讨某个具体场景比如人形机器人在地铁车厢中如何“感知”一个人是否愿意让座我们可以一起拆解它到底卡在哪一层。