導言
根據(jù)托馬斯·庫恩的《科學革命的結構》，范式是一種普遍認可的科學成就，奠定了某一科學共同體（如物理學家、生物學家群體）在特定時期內共同接受的理論體系、方法論與價值標準的集合，為一個領域的快速發(fā)展提供了共識基礎和快速發(fā)展的保障。
而范式的轉換往往由一系列重大發(fā)明或理論更新來推動。如地心說到日心說的轉變、經(jīng)典物理到量子力學的轉變、工業(yè)革命、計算機科學與互聯(lián)網(wǎng)等。范式過渡的時間甚至可以按世紀計算。
我們當下正在經(jīng)歷的，便是由AIforScience（人工智能驅動的科學研究）所驅動的新一輪范式重構。
當我們在談及人工智能對科研領域的重大貢獻時，話題不會局限于軟件算法。如果要將AI帶來的數(shù)據(jù)成果落實到實操層面，Tangible（現(xiàn)實）的實驗室環(huán)境內也必須匹配同等重要的硬件設施，也就是具身智能體。
人工智能在科研領域的垂直大模型，與客制化具身智能體，這兩者間的軟硬件協(xié)同，整合而成的平臺型協(xié)同體（下文簡稱協(xié)同體），才能夠推動各行業(yè)領域科學研發(fā)的加速與顛覆。
垂直領域大模型
自ChatGPT和Deepseek的崛起以來，自然語言問答的AI工具已經(jīng)為我們的生活帶來了極大的便利。在以月份為單位的時間跨度中，我們對這一工具的認知已從新奇驚訝轉變?yōu)榱死硭斎弧?/p>
所有這些AI工具都是基于通用大模型來建立，通用大模型的知識面覆蓋極廣，適用人群偏向普通群眾，有廣度但欠缺深度。與此同時，為滿足各個專業(yè)細分領域的具體需求，“垂直模型”的發(fā)展也從未落下。
與通用大模型相比，垂直模型以深度為優(yōu)先，訓練數(shù)據(jù)需求低但訓練語料集中。通過學習指定領域的結構化數(shù)據(jù)，參數(shù)量級從通用的千億級縮減至十億或百億級，訓練成本更低，成型時間更快，可以為特定的細分領域服務，直接滿足業(yè)務需求、驅動業(yè)務決策。
行業(yè)案例：
生物醫(yī)藥
新藥研發(fā)的創(chuàng)新嚴重依賴無數(shù)科學家漫長的嘗試和實驗過程。要發(fā)現(xiàn)一款藥物，需要上百名科研人員高頻次次的科學實驗和累計百萬小時的工作時間，一個分子結構往往需要經(jīng)過成百上千次的驗證，整個研發(fā)流程所需的成本也將高達數(shù)億美元。
如果將藥物分子式的研發(fā)工作由生成式的垂直模型進行，則可以極大縮短分子式、藥物的發(fā)現(xiàn)周期，節(jié)省人工成本和實驗成本，全面提高研發(fā)效率。
一個合格的藥物研發(fā)垂直模型，應當可以完成自動文獻檢索、文獻匹配、自動設計合成路徑、逆合成分析、評估分子式有效性與合成難度、成本核算、原料庫匹配度等工作。
而根據(jù)藥物種類和實驗室場景的區(qū)別，垂直模型可以進一步細分拓展，例如小分子和大分子分別的合成、純化、實驗場景，每個單一研發(fā)步驟都值得訓練對應的垂直模型。多條藥物研發(fā)流程將會發(fā)展成多個獨立垂直模型的流程整合。
半導體
半導體的研發(fā)、制造、檢測領域，都對AI垂直模型有著很高的需求。
例如在模擬芯片EDA領域，通過對已有版圖設計和不同軟件間工藝移植數(shù)據(jù)的學習，相關垂直模型可以做到對所需版圖的自動生成、將已完成電路轉化為用于芯片制造的版圖、協(xié)助工程師完成布局和布線、自動完成不同軟件間的格式轉換。
目前，AIEDA工具行業(yè)尚處在早期階段。美國的頭部EDA企業(yè)均有對針對性AI工具的布局，國內也有企業(yè)正致力于開發(fā)自動化AIEDA工具的開發(fā)。
在AOI檢測領域，傳統(tǒng)自動化算法的AOI檢測有著很高的誤判率，本該替代人工目檢的算法，在復雜的檢測環(huán)境下，反過來還需依賴人工復檢，對人力成本的優(yōu)化有限。
而通過使用更強性能的攝像頭組件，結合計算機視覺和深度學習，學習了海量圖像語料的AIAOI設備，可以提升檢查準確率，一定程度上優(yōu)化總體效率。當前僅國內，針對無線細分的半導體檢測場景，可通過AI算法助力檢測設備的企業(yè)廠家已全面開花。
化工/材料
與生物醫(yī)藥類似，化工和材料學領域的垂直模型需求，往往也與化合物的生成相關。結合到特定領域，具體研發(fā)的內容轉變到了高分子材料或催化劑的開發(fā)。
除此之外，基于行業(yè)的特殊性，部分化工和材料行業(yè)會涉及到高危物質和廢料處理等場景，這部分場景對AI垂直模型的需求，往往不限于具體化學結構或材料的研發(fā)，而是會轉變?yōu)閷ぷ髁鞒陶{度的協(xié)同，還有無人工作場景的需求。
這類需求會把我們的關注點，從純軟件的AI垂類模型，放寬到新的層面，即【流程優(yōu)化調度Agent】，還有【具身智能】兩個層面。
流程調度Agent與MCP
流程Agent
從上述幾個簡要的行業(yè)案例看，我們可以發(fā)現(xiàn)，即便垂直模型可以從軟件層面提升科研步驟的效率，這些效率提升往往停留在某幾個工作節(jié)點上，業(yè)務與業(yè)務之間尚未打通。
以制藥行業(yè)為例，一款藥物研發(fā)工序會涉及不同科研人員間的協(xié)作，也涉及多個步驟的時間調度。
因此針對復雜業(yè)務動線的整合就顯得必不可少。流程調度類的AI模型（即Agent），不需要對任一研發(fā)垂類模型的細節(jié)有所了解，但必須對醫(yī)藥研發(fā)的全局工序有所掌握，并能夠實現(xiàn)工作流設計、研發(fā)周期時間表調度、科研人員日程調度、實驗室閑忙管理、監(jiān)控運維助手、關鍵節(jié)點預估等智能工作流需求。
MCP
MCP即ModelContextProtocol（模型上下文協(xié)議），是一種開源協(xié)議，用于集成AI模型與外部數(shù)據(jù)、各類工具間的集成和多向互聯(lián)，成為一個高效的信息樞紐。
通俗來講，MCP可以理解成AI軟件層面的USB轉接口，實現(xiàn)本地數(shù)據(jù)和云數(shù)據(jù)的互聯(lián)、新興AI工具與傳統(tǒng)IT工具的互聯(lián)、各個AI工具模型之間的互聯(lián)，突破應用程序和AI模型之間的數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)本地文件、數(shù)據(jù)庫、Web服務的無縫交互，從而抹除平臺壁壘，極大提升工作效率。
MCPArchitecture(Credits:PiecesforDevelopers)
OpenAI已經(jīng)宣布對MCP協(xié)議的全面支持，我國許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和人工智能科技企業(yè)也在加碼對MCP協(xié)議的應用。
垂直模型的其他應用
專精的垂直模型幾乎可以應用到所有行業(yè)，在科研領域之外，垂直模型也擁有廣闊的應用前景。
如金融領域有專門處理量化數(shù)據(jù)、財務報表和提供投資決策建議的垂直模型。法務領域有可以自動分析案件、批量處理卷宗、辨識協(xié)議的垂直模型。
在動植物學界，有集成了物種多樣性數(shù)據(jù)平臺的圖像識別助手，用于識別野外拍攝到的動植物，可快速分析出所攝物種的所屬類目信息。
游戲領域，當前的AI應用主要還集中在圖像與視頻生成等單一場景。在關卡設計、內容策劃、復雜交互、代碼編寫等層面暫無可用方案。據(jù)國內某頭部游戲企業(yè)反饋，部分游戲公司也在通過場外調研、投資初創(chuàng)公司、追蹤技術發(fā)展等形式，尋求可能的應用突破口。
前沿物理領域，筆者訪談了加州某大學的物理學博士，據(jù)悉在這一領域暫無代表性的垂直模型或AI工具。物理和數(shù)學可能會是AI最后的攻堅地。
局限性
1.除去小部分極端領域未觸及的缺口，垂直領域模型和通用大模型一樣，易受到“幻覺”的干擾，可能會向使用者提供沒有根據(jù)的編纂內容，或提供錯誤的反饋。這樣的缺陷，在AI工具替使用者節(jié)省大量時間的同時，又向使用者提出了更嚴苛的專業(yè)要求和辨識能力要求。
AI工具的產出質量是否經(jīng)得起考驗？對應的科研成果與學術論文到底能讓“科學受益”，還是讓“科學家受益”，這樣的爭論一直存在。
2.另一方面，AI工具的穩(wěn)定性也開始遭受考驗，7月19日有開發(fā)者反饋，開發(fā)協(xié)作平臺Replit出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫遭到刪除和掩蓋的惡性事故，使用者數(shù)十次的自然語言命令并沒有得到模型的正確響應。這樣的生產事故標志著現(xiàn)有AI工具尚存在不穩(wěn)定和不可控的風險；當前市面上百花齊放的工具與平臺，并不一定都具備完備的安全措施或回滾機制；開發(fā)者對自身AI產品的安全性和穩(wěn)定性上，還有相當大的優(yōu)化空間，而這一部分的優(yōu)化是需要人工干預和微調的，暫不能期待AI的自主優(yōu)化。
3.在道德倫理的規(guī)范層面，AI工具的界限同樣仰賴于開發(fā)者的調校，且AI工具的倫理標準受限于開發(fā)者本身的認知與立場限制。這套標準還會受到開發(fā)者所在的國家主體的各類法規(guī)限制或公序良俗影響，也會遭到地緣政治與意識形態(tài)博弈的干涉。
就通用大模型而言，部分海外知名頭部模型，對涉及政治正確或猶太人的相關冒犯性內容上有著極端嚴格的審查標準，但這類保護性審查限制在當時并未覆蓋亞洲人和非洲人。部分模型對于完全一致的生成內容，如果描述主體在美國兩大黨派之間切換時，其自主規(guī)制條件也會發(fā)生靈活松動。
延伸到專有垂直模型層面，不同行業(yè)也有著針對性的倫理或安全風險評估。例如訓練語料是否摻入知識產權敏感信息，導致產出結果侵犯他人專利；化工反應鏈路的成果，可能會和特定的環(huán)保原則、排放標準產生沖突；在自動駕駛或危險生產環(huán)境，如果AI決策造成了人身危害事故，責任歸屬的界定可能會引發(fā)爭議等等。
這些問題不但需要宏觀上道德法制的跟進完善，也依賴于每個特定行業(yè)內相關標準的有效執(zhí)行與更新。
從垂直模型到具身智能
本文截止目前，主要都在闡述垂直模型相關的純軟件領域。然而對于科研場景，特別是實際研發(fā)環(huán)節(jié)和實驗室環(huán)節(jié)，僅靠軟件層面產出的數(shù)據(jù)結果，并不能有效驅動科研效率的提升或研發(fā)流程的進化。
務實且有效的效率飛躍，不能僅停留在腦力的輔助，還必須觸及體力的替代。因此我們要引入下一個主題，即具身智能體的應用領域。
具身智能強調通過機器人實體進行感知、行動、決策，需結合匹配的AI工具，是AIforScience概念從純軟件系統(tǒng)向現(xiàn)實世界拓展的重要一環(huán)。
具身智能體
具身智能的特點
具身智能是新質生產力的重要組成部分，具身智能體在AI大腦的指揮下，需要自主感知復雜的環(huán)境，自主完成學習和任務執(zhí)行。其涉及學科廣泛，包括人工智能、機器人科學、認知科學、傳感技術等。
針對不同的行業(yè)，以及行業(yè)內的細分使用場景，機器人的表現(xiàn)形態(tài)、功能組件、智能化程度都會有很大的不同，這也能顯示出具身智能定制化這一題材，擁有潛力巨大的發(fā)展空間和市場空間。
核心部件及進階發(fā)展
具身智能體要實現(xiàn)感知、行動、決策這三大需求，需要其各個感知元件、行動部件和匹配算法的協(xié)同支持，即“多模態(tài)融合感知技術”，需要機器人的視覺、聽覺、觸覺感知高度協(xié)同，模擬人類感知，從多維度收集并融合多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，同時理解外部環(huán)境并進行融合分析，以完成決策。多模態(tài)數(shù)據(jù)如何進行融合對齊、交互理解，也是具身智能需要深入鉆研的重要課題。
部分具身智能體所需的關鍵零部件如下：
1.視覺傳感器
為了滿足感知這一基礎需求，機器人需要配備多種視覺傳感器，不同于人類僅需雙眼即可滿足日常生活。受限于活動關節(jié)角度、傳感器配置限制、算法算力限制等情況，具身智能體需要較多的視覺傳感器和攝像頭。按使用場景的不同，可能需要配置觀察使用環(huán)境的視覺攝像頭、用于測量距離的TOF攝像頭、機械臂上針對細致操作的攝像頭等等。
針對進階需求，機器人也會配備不可見光、雷達等其他傳感器。
2.機械臂
機械臂是具身智能體最基礎也是最必備的原件。其性能和可活動關節(jié)數(shù)等因素，決定了機器人在應用場景中的靈活度。除了活動功能，其表面也需要整合基礎的觸覺感應，以便在運行中避開障礙磕碰，不損傷其本身或場景，更不能傷害場景中的工作人員。
3.抓手
機械抓手（機械爪）用于機械臂末端的精細執(zhí)行操作，按使用場景的需求，存在二爪、三爪等多種制式。仿生的五指靈巧手也存在，但當前對現(xiàn)實應用的落地能力有待考證。機械爪的靈敏度和制作材料也需要適配使用場景，如涉及玻璃等易碎易壞物品時，機械爪力需要整合力反饋功能。如針對危廢工廠的場景，機械爪需要選用低成本易替換的材質。
機械爪的進化方向，包括多維度力測量、霍爾效應觸覺傳感器、攝像頭視覺感知、柔性表面等等。
4.移動底盤
在部分應用場景，如科研實驗室等環(huán)境內，機器人需要配備移動底盤以拓展可觸及范圍。擁有移動能力的具身智能體被稱作多用途柔性機器人，能夠極大拓展應用縱深。
按照某大型制藥企業(yè)的反饋，同樣具備感知能力和機械臂的機器人，是否擁有移動能力將決定機器人的應用場景。不可移動的機器人更適合量產場景，可作為固定工作站的一部分。而可移動的機器人才能勝任研發(fā)環(huán)境，以針對科研環(huán)境內更靈活的應用環(huán)境。
移動底盤本身除去最基本的移動功能，還需要集成獨立的自動巡路、路線規(guī)劃、智能避障等功能，不占用機器人主要功能的算力，因此也需要集成各類傳感器和計算能力。
5.IOT協(xié)同
在實驗室環(huán)境中，具身智能體需要與場景內的許多實驗儀器實現(xiàn)互動，較為務實的方案是將已有的設備接入IOT網(wǎng)絡，將各個設備讀取的如溫度、重量等信息傳遞至移動機器人的數(shù)據(jù)云端，以此產生協(xié)同。
這一方案僅需對現(xiàn)有的實驗器材進行最低限度的調整，不用為了鋪設機器人而大幅調整現(xiàn)有實驗環(huán)境，從而改變工作流程，影響人員工作習慣，產生本末倒置的負面影響。
6.VLA模型
VLA模型不是具體的物理部件，而是一種延伸至物理空間的模型，即視覺-語言-動作模型（Vision-Language-ActionModels，簡稱VLA）。過往的機器人、人工智能協(xié)同模式下，視覺、語言、動作系統(tǒng)是相互獨立的。VLA模型通過整合上述各個核心零部件，能夠理解復雜的圖像和語言命令，提高機器人的能動性，讓機器人擁有對應復雜實時場景的能力。
市場環(huán)境與投資機會
市場規(guī)模分析
AI大模型及具身智能體作為當前最熱門的兩大領域，可融合的場景過于寬泛，因此其總體市場規(guī)模的預測失去了實際意義。但若集中于科研領域，我們可以通過某些維度的信息進行粗略的了解。
通過截取相關產業(yè)上市公司晶泰科技、已申報公司鎂伽科技公開的招股說明書，我們可以大致列出部分細分領域的市場體量，具體如下，僅供參考，不具備投資決策價值：
針對上文提到的AIEDA領域，根據(jù)MordorIntelligence數(shù)據(jù)，2023年中國模擬芯片市場規(guī)模為3026.7億元，預計2024年將達到3175.8億元。參考2021-2024年國內模擬IC設計行業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，粗略估計模擬芯片版圖和電路設計軟件對應的市場規(guī)模約為190億元。Gartner在2023年發(fā)布的半導體技術趨勢報告中提到，AI/ML在EDA工具中的滲透率約為10%-15%（覆蓋布局、驗證等環(huán)節(jié)），并預測到2026年將增長至30%以上，預計到2026年AIEDA對應的國內市場將達到約60億元。
海內外市場行情
基于上文提到的市場空間，在全球范圍內，各行業(yè)的研發(fā)環(huán)節(jié)都會對AI垂直模型+具身智能體的協(xié)同體產生海量需求。
中國擁有全世界最大最全甚至唯一的全產業(yè)工業(yè)體系，網(wǎng)絡上，部分網(wǎng)友用“工業(yè)克蘇魯”來形容中國大陸的工業(yè)實力對全世界的碾壓。在可預見的未來，具身智能體產業(yè)將由中國大陸主導，海外部分頭部企業(yè)和高校會對掌握部分高端技術，但難以彌補工業(yè)體系存在的鴻溝。
因此，海外需求方也將把目光集中到國內，國內擁有特定領域專長的企業(yè)，也能因此獲得較好的訂單機會。
對國內開發(fā)者和初創(chuàng)公司來說，由于國內市場的客戶習慣，純算法或模型的軟件產品，很難具備盈利水平，許多企業(yè)因此被動發(fā)展出硬件開發(fā)能力，這種軟硬件結合的能力可以讓企業(yè)在面對客戶時擁有更好的綜合優(yōu)勢與議價權。
而面對海外客戶，單純的軟件產品也能擁有更好的銷售機會。如果要與海外客戶簽訂硬件產品的訂單，則很考驗企業(yè)的跨境運維支持能力。
合作生態(tài)
在AI垂直模型和機器人算法的科研場景中，產業(yè)上下游各角色的特征，決定了合作生態(tài)。
1.產業(yè)方
行業(yè)龍頭企業(yè)和跨行業(yè)集團，這類企業(yè)一般對終端消費者輸出產品。如3C數(shù)碼產品與汽車等廠商、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、制藥廠、科研機構和高校等角色。
其中部分具有綜合研發(fā)實力的科技屬性綜合企業(yè)，一般都會對自身的流水線做定制化智能開發(fā)，也擁有一定的AI開發(fā)實力。這類公司對AI模型與具身智能體整合屬于可預見事項。然而這類企業(yè)的整合成果，大多用于滿足內部生產需求，與其內部流程高度集成，不會作為對外生產的產品，也缺乏配合客戶做定制化的動力。
部分單一領域龍頭企業(yè)，如制藥廠和化工廠，可能積累了龐大的生產數(shù)據(jù)，可以作為AI訓練的語料，但不一定具備垂直模型的開發(fā)能力或執(zhí)行力，具身智能體的啟動門檻更是高于模型訓練。
因此，對于非頭部科技企業(yè)、大部分單一領域龍頭、規(guī)模非頂級的企業(yè)、規(guī)模中小型的科研單位，為了擁有整合了AI模型的機器人研發(fā)平臺（協(xié)同體），必須向外部開發(fā)者尋求支持。
2.開發(fā)者/初創(chuàng)公司
擁有AI模型訓練能力和機器人硬件整合能力的公司，有機會在這一輪范式重構的熱潮中獲取戰(zhàn)略機會。
許多擁有開發(fā)需求但缺乏能力和動力的大型企業(yè)，一旦獲得能實際落地的協(xié)同體，幾乎可以在落地瞬間立刻提升工作效率（因為無論何種程度的優(yōu)化和自動化都能帶來效益提升）。這種協(xié)同體的軟硬件定制化需求都非常高，需要貼合產業(yè)方的流程和生產慣例，且一旦落地之后，產業(yè)方自然會持續(xù)性的尋求優(yōu)化迭代和新需求落地，且輕易不會更換供應商。
因此，開發(fā)者若是能抓住指定的細分領域，只要與單個頗具規(guī)模產業(yè)方形成合作關系，就能夠保證自身的存活能力，如果能借助初始的產業(yè)方客戶完成首單落地，那么通過貼身服務和長期磨合積累的寶貴經(jīng)驗，會助力開發(fā)者站穩(wěn)腳跟。
部分產業(yè)方甚至愿意開放自身的生產數(shù)據(jù)，與開發(fā)者共同開發(fā)/委派開發(fā)者訓練更有針對性的垂類模型。這也將成為開發(fā)者可貴的成長經(jīng)驗。
3.模組廠、元件廠
對于純專注于機器人硬件產品的機械廠商（模組廠），當前的重點應當從通用領域轉入具體細分場景，聚焦某一集中的市場方向。細分領域所需的應用場景相對單一，需要感知的環(huán)境和設備相對標準化。相比通用場景和更復雜的消費場景，垂直場景的協(xié)同體應用將更容易落地。因此專精于特定小場景的開發(fā)者，往往會比執(zhí)著于通用場景的開發(fā)者擁有更好的發(fā)展機會。如果能與提供匹配AI工具的企業(yè)結盟聯(lián)合，則有機會獲得更好的成長空間。這種情況下，速度和實績就成為了能否成功的關鍵。
對于機器人核心零部件的研發(fā)機構，其針對特定部件的產品能力和技術深度必然優(yōu)于模組廠，這類企業(yè)如果可以直接與開發(fā)者建立聯(lián)系，則能夠為開發(fā)者帶來技術優(yōu)勢，可以與開發(fā)者共同服務于產業(yè)方客戶。
總結
優(yōu)勢
1.AIforScience的熱潮下，AI垂直模型能夠為研發(fā)環(huán)節(jié)帶來全面的效率提升，從整體流程、單個研發(fā)環(huán)節(jié)、對高端科研人員的人力解放層面都大有裨益，這種優(yōu)勢是不可逆的。
從事相關協(xié)同體產品的企業(yè)不但坐擁賽道本身的市場空間，在迫切的需求和外溢效應下，協(xié)同體可以進一步挖掘存量市場的改造升級需求。對于被解放的人力成本，其原先對應的市場規(guī)模也可以計入開發(fā)者的營收之內。
2.AI大模型和工具的發(fā)展會快于具身智能體的發(fā)展，而AI行業(yè)的持續(xù)發(fā)展將會倒逼機器人行業(yè)迭代更新，從而彌補智能協(xié)同體在實際物業(yè)環(huán)境中的短板。兩者高度相關又相輔相成，可以形成互相促進的螺旋形進化趨勢。
3.中國大陸基于產業(yè)門類全、規(guī)模大、對新技術導入的態(tài)度積極，就算面對垂直場景，也能夠產生出相當大的市場體量，支撐發(fā)展和迭代。而發(fā)達的機電供應鏈，對于機器人本體的快速性能迭代與成本下降也提供了有力保障。
只要能夠實現(xiàn)快速落地并產生即時的經(jīng)濟效益，國內的具身智能體行業(yè)將獲得持續(xù)性的快速發(fā)展。
挑戰(zhàn)
1.反過來需要注意，產業(yè)的極端發(fā)達也意味著產能過剩和內卷。隨著AI大模型熱潮與具身智能體熱潮的疊加，智能機械工業(yè)可能很快就會面臨擁擠，不正當?shù)母偁帟⒊杀練⒌胶艿偷膮^(qū)間。短期內該行業(yè)大概率會進入紅海階段，重蹈光伏和碳化硅的覆轍。反映在投融資市場上，針對具身智能體領域的行業(yè)風口可能會非常短暫，后入局的玩家有可能會承擔較大的回報壓力。
2.與短期內卷同時發(fā)生的，將會是中長期的高端瓶頸。現(xiàn)階段的具身智能體產業(yè)還有許多亟待解決的技術問題，機械關節(jié)強度、電池續(xù)航能力、散熱能力、傳感器精度、觸覺靈敏度、極端場景特化等等方面都存在大小不一的門檻。
這些高精尖的技術突破可能只會掌握在極少數(shù)頭部大廠或科研機構的手中。且必須正視尖端領域尚存的技術差距，有些關鍵性的技術發(fā)明中長期還會由國外企業(yè)和高校掌控。這意味著中低端具身智能體在供大于求的同時，高端具身智能體市場會十分緊俏甚至出現(xiàn)空擋。
如何實現(xiàn)特定細分領域的領先、如何在中低端市場內守好護城河，將會是從業(yè)者很快要面臨的現(xiàn)實問題。
3.縱觀本篇全文，AI大模型的開發(fā)、具身智能體的落地，都對開發(fā)者有著極高的專業(yè)領域知識需求，甚至是相關行業(yè)的多年從業(yè)實踐需求。如果欠缺對應領域的實操經(jīng)驗，那么協(xié)同體的開發(fā)就缺失根基，并隨時會面臨失敗的風險。未來，同時擁有AI大模型訓練能力和行業(yè)專精背景的復合型人才，將會是這一領域的中流砥柱。
展望
AI垂直模型與具身智能體的整合是多維度且互相纏繞的，能夠在軟硬件協(xié)同&人機協(xié)同的新工作流模式中，引發(fā)生產力的指數(shù)級上升。AIforScience的概念會逐漸向AgentforScience，乃至具身智能forScience的方向進化，最終轉化為全新的、尚未被人總結概括出的全新科研范式。在這一范式的實現(xiàn)過程中，產業(yè)方、開發(fā)者、模組部件廠商、投身于該賽道的投融資機構，只要能抓住機遇，都有機會享受到發(fā)展帶來的紅利。
而無論結果如何，這種科研進步帶來的時代紅利，最終還會融入到每個人的生活中。正如疫苗、空調、冰箱、現(xiàn)代物流、互聯(lián)網(wǎng)等科技進步給普通人帶來的紅利一樣，未來的人自然會能夠享受到比前人更優(yōu)質又更具性價比的生活品質。
在這波變更與遷移的時代浪潮中，每個人都會是見證者和受益者。
5度寒冬!殘疾人光著身子在地上翻滾乞討,為什么這么慘?
在飛機過道，一名無腿女孩拒絕空姐的幫助，堅持用手“走”下飛機_——。朋友將視頻拍下后發(fā)布到網(wǎng)上，女孩燦爛的笑容感染了很多人，“這么漂亮，又這么堅強。”視頻中的女孩名叫渭梅女，1988年出生于陜西寶雞，視頻拍攝的是幾天前她和朋友乘坐飛機抵達長沙，準備下飛機時的一幕_。這個堅強的女孩3歲時遭遇車禍失去雙腿，之后后面會介紹。
山村無腿小伙靠雙手行走,上下一米高臺階如履平地,微笑面對未來...
盡管互聯(lián)網(wǎng)賦予我們表達觀點的自由，然而這并不意味著我們可以在此肆意傷害他人、歧視弱勢群體__。有些人身患殘疾，但他們的心靈依然純凈無暇；而另一方面，有些人雖身體健全，但內心卻充滿了空虛與匱乏——。當事人馬女士來自寧夏，年僅七歲時因意外事故失去了雙腿-|。面對命運的無情打擊，她曾陷入絕望，然而她并未因此放棄希望你能滿意。
1分鐘的視頻、1500張圖片,無腿男子實現(xiàn)在夕陽下“奔跑”
2004年的時候，四川有一個殘疾人的聚會，阿嬌就在這個聚會上認識了小波。小波特別開朗陽光，很快就把阿嬌給吸引住了——。剛開始的時候，大家只是互相了解一下基本情況，沒成想，很快就發(fā)展到了無話不說、親密無間的程度--。她知曉了小波的過去，曉得他以前是健全的_|。他雙腿高位截肢是因為一場意外|_。小波當時13歲，上初中希望你能滿意_。
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這個5億播放的AI視頻邪乎得平平無奇
面對南京大屠殺血淋淋的歷史，你更想說什么？
沈夢辰怎么美成這樣
「教育內卷」是不是經(jīng)濟學中的「囚徒困境」在現(xiàn)實中的體現(xiàn)？
《Nature》文章稱美國科學家加熱黃金到 19000℃，竟還是固體，如何理解這種現(xiàn)象？
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加沙民眾冒生命危險尋求食物
你是什么時候發(fā)現(xiàn)「做好收納，家就變美了」？
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釋永信涉嫌刑事犯罪
