智源研究院发布“悟界”系列大模型:让AI看见并理解物理世界

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2025月06月07日

(原标题:智源研究院发布“悟界”系列大模型:让AI看见并理解物理世界)

智源研究院发布“悟界”系列大模型:让AI看见并理解物理世界
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经济观察报 记者 周悦

智源研究院发布“悟界”系列大模型:让AI看见并理解物理世界
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6月6日,北京智源大会开幕,吸引了包括图灵奖得主约书亚・本吉奥、强化学习之父理查德・萨顿,以及来自谷歌、Meta、华为等全球知名AI机构的顶尖学者和从业者。

这场大会被视为“AI内行人的学术盛会”,也见证了中国AI科研机构智源研究院(下称“智源”)的最新动作:发布“悟界”系列大模型。

智源研究院院长王仲远认为:“大模型技术远没有到发展的尽头,但我们已经看见了大语言模型的增长天花板。”在他看来,过去一年“百模大战”的热闹,实则是围绕大语言模型的同质化竞争。互联网数据的天花板,限制了它们性能的持续爬升。

他认为,AI要真正走向下一个阶段,关键在于突破多模态的世界模型――让AI不只是语言的拼图玩家,而是理解和适配物理世界的智能体。智源正在试图回答一个更宏大的命题:如何让AI真正看见、理解并影响物理世界?


智源发布“悟界”四大模型 探索物理世界的交互边界

在本次智源大会上,智源正式披露了“悟界”系列的四款模型:包括原生多模态世界模型Emu3、脑科学多模态通用基础模型见微Brainμ、跨本体具身大小脑协作框架RoboOS 2.0与具身大脑RoboBrain 2.0以及全原子微观生命模型OpenComplex2。

Emu3是一种原生多模态世界模型,利用全新的视觉Tokenizer技术,把图像和视频像文本一样编码成离散符号,实现同框架下的统一表征和生成。它让文字、图像、视频不再“各说各话”,而是被AI放进同一个“大脑”里理解和使用。

Brainμ能跨物种、跨模态、跨个体建模,目标是成为神经科学研究和临床应用的新引擎。它已整合超百万单位神经信号数据,与清华、北大、复旦和强脑科技等多个机构达成合作,验证在睡眠分型、脑疾病诊断、脑机接口等领域的潜力。

在具身智能领域,智源发布了RoboOS 2.0和RoboBrain 2.0。其中,RoboOS 2.0相较于初代版本整体性能提升30%,可将全链路平均响应时延缩短至毫秒级,支持像下载App一样快速整合开发者插件;RoboBrain 2.0相比于RoboBrain 1.0,进一步扩展了基于多本体-环境动态建模的多机协同规划能力,可实时构建包含本体定位的场景图,并自动完成跨本体的任务规划。

最后,OpenComplex2 则瞄准生命科学,能在原子分辨率层面模拟分子运动中的功能生成,弥补AI只能做静态结构预测的短板。智源希望它能加速药物研发和生物研究,缩短周期、降低成本。

王仲远在接受经济观察报在内的媒体采访时指出,大语言模型下一步要么靠强化学习做更好的推理(如今年大厂扎堆优化的O1、DeepSeek R1等模型),要么靠合成数据自我生成新样本。智源认为,单靠语言生成能力的提升已不足以支撑AI的下半场。大模型的下半场不只是“说得更像人”,而是看得见真实世界。这一破局点是进入到物理世界――用多模态、尤其是原生多模态世界模型,让AI能真正感知和理解空间、物体和动态场景。

在这个思路下,智源的“悟界”系列不仅是模型的堆叠,更像是一个物理AGI(人工通用智能)路线的蓝图。比如,Brainμ整合神经科学数据,完成了超过100万单位的神经信号预训练,可以支持神经科学领域从基础研究到临床研究和脑机接口应用的不同方向;而RoboOS 2.0和RoboBrain 2.0,则是让机器人有了“大小脑”式的交互和实时反应能力。

此次“悟界”系列的推出,被王仲远称作“从语言模型到世界模型的转向”。世界模型意味着AI不再停留在用海量文本做生成和问答,而是能在虚拟空间里,模拟物理世界的运行、预测变化,并在一定程度上与真实环境深度交互。


具身智能的落地周期:短期仍有争议,但趋势不可逆

在大会上,理查德・萨顿表示:“AI正从人类数据时代迈向体验时代,但要让AI像人一样从物理交互中获得经验,还需要更长期的探索。”

王仲远也提到,尽管“悟界”系列让智源在多模态和具身智能领域迈出了新步伐,短期的商业化挑战仍然很现实。多模态数据的采集、神经信号数据的合规和伦理问题、具身智能的适配成本,都意味着相关技术尚未进入规模化盈利的窗口。

为了达到长期的目标,作为一家非营利科研机构,智源同时需要来自资本的持续的投入和耐心。王仲远在会上披露,智源与香港投资管理有限公司(港投)已签署战略合作,双方希望借助香港的国际化平台和港投的“耐心资本”,在人才、技术、资本之间形成正向循环。

“港投在帮助我们看项目上也有优势,但合作更多是汇聚人才和推动技术全球化的视野。”他没有披露具体投资额度,只提及合作的重点是“汇聚全球顶尖人工智能人才、支持人工智能创业、加速人工智能创业全球化”。

在国际化方面,王仲远强调,尽管今年的国际形势波动大,智源仍在坚定走开源和国际合作的路。比如,4月底在新加坡举办的“青源会”,就是智源连接全球青年AI人才的新尝试。他还透露,欧洲的合作正在加强,中东市场也出现了新的热度,智源正在评估如何抓住这些新兴机会。

这不是智源第一次在通用人工智能的道路上开路。2021年,智源推出的“悟道”1.0,填补了中文超大规模预训练模型的空白;同年“悟道”2.0以1.75万亿参数一度成为全球最大模型之一。到2023年,“悟道”3.0在多模态技术上取得新突破,并全面开源。

智源始终以开源开放为导向。目前,智源已累计开源200个模型,全球下载量达6.4 亿次,其中多款模型已被广泛应用。

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2024年OCR产业链上下游结构及发展趋势分析_人保财险政银保 ,人保服务

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人保财险政银保 ,人保服务_2024年OCR产业链上下游结构及发展趋势分析 2024年5月14日 来源:互联网 849 52 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别),是一种利用光学技术和计算机技术将印制或书写在纸张上的文字读取出来,并转换成计算机可读取、人可以理解的格式的技术。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别),是一种利用光学技术和计算机技术将印制或书写在纸张上的文字读取出来,并转换成计算机可读取、人可以理解的格式的技术。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 具体来说,OCR技术是通过扫描、拍照等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。简单来说,就是将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR技术的原理包括文本检测和文字识别两大关键技术,先将图像中的特征进行提取并检测目标区域,之后对目标区域的字符进行分割和分类。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 OCR技术被广泛应用于文书管理、银行、图书馆、档案馆、机关、企事业单位等行业和领域,为这些行业提供了文档搜索、内容识别、转换等功能,实现对文档的快速检索和管理。OCR行业的产业链涵盖从硬件设备、OCR软件到应用系统的一整套解决方案,产业链由下至上分为硬件设备供应商、OCR技术服务商、OCR软件技术供应商、行业应用开发商、行业应用提供商等环节。预测到2026年,全球OCR软件收入预计将从2020年的692.6百万美元增长到987.9百万美元,年复合增长率为9.3%。 根据中研普华产业研究院发布的分析 OCR产业链上下游结构 OCR产业链的上游主要包括图像采集、图像预处理、特征提取、识别算法、语言模型等关键技术和环节。这些技术共同构成了OCR系统的基础,为文字识别提供了坚实的技术支持。其中,算法和数据集是核心要素,而芯片、摄像设备、传感器等硬件则是实现OCR技术的必要工具。 中游主要是OCR技术的开发和应用。在这一环节,各类OCR技术和服务供应商提供包括文字识别、表格识别、图像分类、目标检测等在内的技术解决方案。这些技术通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别等操作,实现文字信息的快速录入和提取。中游的代表性企业包括百度云、腾讯云、阿里云、Google Cloud、ABBYY、合合信息等。 下游则是OCR技术的应用领域,涉及多个行业和场景。这些应用场景和产品服务为OCR技术的商业化应用提供了广阔的空间和机遇。具体来说,OCR技术被广泛应用于文档管理和数字化服务、电子商务和金融服务、智能设备和物联网应用、人工智能应用开发等领域。在金融业中,OCR技术更是被广泛应用于单据录入、凭证管理、合同管理等方面,提高了信息处理效率和准确性。 技术进步推动性能提升。深度学习、人工智能等技术的快速发展将进一步提高OCR的识别准确率和效率。特别是在处理复杂背景、模糊文字、手写字体等难点问题时,OCR技术将不断优化,提高识别的精度和稳定性。 OCR技术将更加注重多语言的支持,满足全球不同国家和地区的语言需求,从而在全球范围内得到更广泛的应用。OCR技术将在更多领域和场景中得到应用,如零售行业的自动化结算和库存管理、智能驾驶领域的交通标志和车道线识别、医疗行业的病历和医学影像识别等。 OCR技术将更加注重实时识别,实现对图像信息的快速处理和分析,以满足移动支付、自动驾驶、实时翻译等领域的需求。 更高的处理速度和识别精度。随着硬件技术的不断发展,OCR技术将更加注重优化算法和模型,以实现更高的处理速度,满足更广泛的需求。OCR技术的识别精度也将继续提升,通过深度学习等技术的应用,进一步提高识别的准确性和稳定性。 更加智能化。未来的OCR技术将更加智能化,能够自动识别、分类和提取文本信息。例如,在文档管理领域,OCR技术将能够自动识别文档中的各种元素,并将其归类和存储,以提高工作效率和减少人工成本。OCR技术将与其他技术如语音识别、自然语言处理等深度融合,形成更为综合和高效的解决方案,为用户提供更为便捷和智能的服务。 数据安全和隐私保护。随着OCR技术的广泛应用,用户隐私和数据安全问题将受到越来越多的关注。未来,OCR技术将更加注重用户数据的加密和保护,防止数据泄露和滥用。通过区块链等技术实现数据流转的追溯和监管,确保用户数据的安全性和可信度。 个性化定制服务。根据不同领域和场景的需求,OCR技术将提供个性化的解决方案和服务。这将使得OCR技术更加贴近用户...