雅加达 - 物理人工智能的重大突破不会在明天早上到来。清华大学人工智能科学教授张雅琴估计，这项技术还需要大约五年的时间才能达到“ChatGPT时刻”。
根据6月8日星期一引用的Yicai Global的报道，张说，世界上的机器人数量总有一天会超过人口。然而，那条路并不短。人工智能必须先走出屏幕，真正地在现实世界中工作。
物理人工智能是嵌入在移动物体中的人工智能，例如机器人、无人机、自动驾驶汽车和关键基础设施。与生活在应用程序、聊天机器人或软件系统中的数字人工智能不同，物理人工智能必须阅读空间、移动、做出决策并面对不断变化的环境。
张建东也是清华大学人工智能产业研究院院长，他说，自动驾驶汽车有望成为物理人工智能的第一个商业应用。原因是，其基础技术已经更加成熟。
张说，下一步是大规模商业运营，辅之以支持性产业政策和监管。
然而，家用机器人仍然面临着更艰难的道路。房子不是工厂。空间布局不同，习惯改变，工作往往不是纸上整齐。因此，家用机器人的商业化被认为要困难得多。
张春晖将AI分为数字AI、物理AI和生物AI三类。张春晖认为，目前AI的使用仍然主要集中在数字AI上，还没有真正进入物理世界。
当物理人工智能成熟时，该技术将出现在机器人、无人机、无人驾驶汽车和关键基础设施中。到那时，该行业的规模和影响力将飙升。
生物人工智能的时代更长。该领域的研究包括脑机接口，即将脑信号与计算机设备连接的技术，以及新药的开发。重点是建立细胞和蛋白质的基本模型，最终目标是为生物科学建立通用模型。
张建平预计，随着行业基础设施的成熟，物理人工智能和生物人工智能可以快速增长。影响不仅是技术，还有经济和社会。
关于中国人工智能公司向海外扩张的问题，张扬强调了AI for Good原则的重要性，即使用AI带来好处。他表示，公司需要优先考虑共同的全球性问题，如健康危机、全球变暖和人口老龄化。
“公司必须优先解决共同的全球性挑战，包括公共卫生危机、全球变暖和人口老龄化，”张说。
据Yicai Global报道，张勇还强调了人工智能的三个主要风险，即技术故障、技术滥用和由于大规模破坏而产生的社会影响。
如果人工智能系统或机器人可以访问关键基础设施，例如金融网络、核电站或大型电网，那么技术风险可能是危险的。
张说，中国人工智能公司在进入海外市场时必须遵守当地法律和文化。他说，扩张不仅仅是将同样的产品卖给其他国家。
张说，本地化、与当地公司的合作以及尊重当地规则是重要的条件。例如，在医疗保健领域，跨境医疗数据隐私规则非常严格。因此，AI公司不能仅仅依靠自己的算法，而无需与当地医院合作。
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