1. ? 中美机器人创业路径的根本差异
美国模式： 侧重于从**模型（Model）**入手，SaaS与物理AI机器人领域估值高企，创业高度集中。
中国模式： 侧重于从关节与控制入手。
行业预判： 人形机器人未来将是巨头的战场，而专用机器人领域将涌现大量不同领域的选手和成功机会。
2. ? 物理AI（Physical AI）将迎来重大突破
语言模型的局限： 引用维特根斯坦“语言即世界”指出语言对认知的束缚，认为行走、游泳等技能无法仅靠语言习得，需依赖对物理世界的观察与强化。
发展趋势： 行业正从语言大模型走向多模态及世界模型。
未来三年预测： 数字世界（如OpenAI）目前侧重业务落地，而物理AI领域（如自动驾驶准L4/L4、人形机器人从L1到L4的跨越）可能产生更大的变局。虽然物理AI发展速度慢于数字AI，但对生活的改变力度更大。
3. ? 关于AI泡沫与估值的判断
发展阶段： AI行业目前处于从0到0.1的起步阶段，所谓的泡沫是市场从混沌走向有序的必然竞争过程。
估值对比： 美国估值偏高，更关注前沿研究；中国估值相对合理，更关注市场应用。
总体结论： 整体不存在AI泡沫，未来市场机遇巨大。
4. ? AGI（通用人工智能）尚未真正到来
现状定义： 当前AI本质是“人类模仿学习（学习知识）+ 强化学习（提升效率）”，类似于自动驾驶学习人类习惯，虽能产生涌现能力，但并非真正的创造力。
AGI的条件： 真正的AGI需要具备世界模型（知其所以然）、持续学习能力、以及长时序的洞见与规划能力。
时间表： AGI的实现还需要数年时间，以及底层能力的再次提升。
#人工智能发展 #人工智能未来 #未来科技趋势 #大模型 #何小鹏 #小鹏汽车 #科技改变未来 #特斯拉 #马斯克
美国模式： 侧重于从**模型（Model）**入手，SaaS与物理AI机器人领域估值高企，创业高度集中。
中国模式： 侧重于从关节与控制入手。
行业预判： 人形机器人未来将是巨头的战场，而专用机器人领域将涌现大量不同领域的选手和成功机会。
2. ? 物理AI（Physical AI）将迎来重大突破
语言模型的局限： 引用维特根斯坦“语言即世界”指出语言对认知的束缚，认为行走、游泳等技能无法仅靠语言习得，需依赖对物理世界的观察与强化。
发展趋势： 行业正从语言大模型走向多模态及世界模型。
未来三年预测： 数字世界（如OpenAI）目前侧重业务落地，而物理AI领域（如自动驾驶准L4/L4、人形机器人从L1到L4的跨越）可能产生更大的变局。虽然物理AI发展速度慢于数字AI，但对生活的改变力度更大。
3. ? 关于AI泡沫与估值的判断
发展阶段： AI行业目前处于从0到0.1的起步阶段，所谓的泡沫是市场从混沌走向有序的必然竞争过程。
估值对比： 美国估值偏高，更关注前沿研究；中国估值相对合理，更关注市场应用。
总体结论： 整体不存在AI泡沫，未来市场机遇巨大。
4. ? AGI（通用人工智能）尚未真正到来
现状定义： 当前AI本质是“人类模仿学习（学习知识）+ 强化学习（提升效率）”，类似于自动驾驶学习人类习惯，虽能产生涌现能力，但并非真正的创造力。
AGI的条件： 真正的AGI需要具备世界模型（知其所以然）、持续学习能力、以及长时序的洞见与规划能力。
时间表： AGI的实现还需要数年时间，以及底层能力的再次提升。
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