人工智能2.0時代，IT技術的技術棧將發(fā)生根本性的變化：由過去芯片，操作系統(tǒng)和應用 三層，變化為芯片層、框架層、模型層和應用層四層，其中模型層中會出現(xiàn)中間層、應用 層這類針對應用場景適配的技術棧；

機器人“智”的體現(xiàn)在于環(huán)境感知、智能決策和執(zhí)行控制，其中智能決策指機器人具備一 定獨立自主解決問題的能力，通過感知理解行為環(huán)境，在與環(huán)境的交互中積累經(jīng)驗，形成 在復雜環(huán)境中安全高效地執(zhí)行復雜任務的能力，而這也是未來智能機器人的關鍵技術突破 點。

機器人的決策主要依靠算法實現(xiàn)，微模型、中小模型對智能機器人在特定場景的感知、決策具備 技術支撐基礎，而基礎大模型則有機會打造真正的“通用機器人”。

微模型：個性化模型

• 微數(shù)據(jù)：追求數(shù)據(jù)專業(yè)度和個性化需求

• 小算力：算力需求小，邊緣算力即可滿足

• 低投入：訓練成本投入較少

• 多樣化：滿足千行百業(yè)需求，多樣化、場景化、定制化

中小模型：專用模型

• 小數(shù)據(jù)：不追求數(shù)據(jù)規(guī)模，而追求數(shù)據(jù)深度和專業(yè)度

• 中算力：算力需求中等，不依賴超算能力

• 低投入：訓練成本投入較少

• 低能耗：能源消耗較少

大模型：通用模型

• 大數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)規(guī)模大，追求廣度

• 大算力：算力需求高

• 高投入：高成本投入，訓練成本高

• 高能耗：高能源消耗