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清华大学邓志东：未来，自动驾驶系统将是“硬件平台+AI软件”一体化移动AI智能体_蜘蛛资讯网

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席并演讲。　　邓志东指出，当前物理AI面临四大挑战：　　第一，大型语言模型（LLM）本身缺乏物理空间概念。如何让LLM遵从物理规律并具备空间定位能力，是VLA和VA框架必须解决的问题。语言引入后，实际上也带入了主观性。　　第二，真实物理世界的理解成为最大瓶颈。邓志东认为，数字空间或文本世界的理解已做得很好，甚至出现了“小龙虾”这样的超级AI智能体；但若能在真实物理世界实现同等水平的理解，也将诞生自

能体；但若能在真实物理世界实现同等水平的理解，也将诞生自动驾驶领域的“小龙虾”。这种理解包括对目标及其周围物体的多属性识别（大小、颜色、纹理、形状、运动特征），以及物体之间的相对空间关系（远近、左右、上下等）。“时空物理世界的理解是基础，也是最大的挑战。”　　第三，开放动态环境下如何桥接隐含空间中的各个模块。以往感知、决策、规划是人为分开的，现在全部放入潜空间后，需要用语言等工具进行桥接。邓志东认

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