文章摘要
在人工智能迈向“多模态智能体”新时代的过程中，视觉理解、空间智能建模以及感知、认知与行动的高效整合仍是当前面临的主要挑战。IDEA研究院计算机视觉与机器人研究中心讲席科学家张磊在AICon全球人工智能开发与应用大会上，深入剖析了这些问题的核心，并提出了务实的落地路径。他指出，“看懂、想透、做好”是多模态智能体的核心目标，涵盖了视觉、语言推理和物理执行能力。尽管语言模型、机器人本体技术和视觉技术在过去几年取得了显著进展，但将这些环节有效整合仍是关键难题。
视觉理解因其高维度和复杂性，成为多模态智能体发展中的瓶颈。视觉输入涉及连续空间信号和三维结构的理解，同时还需要结合与物体交互的通用知识。张磊强调，视觉理解与机器人的有效连接仍是未来研究的重点。此外，生成模型与理解模型之间的深度耦合也表明，生成质量的评估依赖于理解能力，二者不可割裂。
空间智能在机器人领域的重要性日益凸显。机器人需要识别周围物体、判断距离并理解结构形状以规划抓取方式，这些任务都依赖强大的视觉理解能力。当前，基于端到端模型的视觉-语言-行动模型（VLA）在实际操作中成功率较低，主要原因是缺乏对画面中物体的深入理解和精确定位。张磊指出，空间理解的建模方法尚未统一，视觉领域的三维表示方法仍存在争议。斯坦福大学李飞飞教授主张在世界模型中采用三维内部表示方式，以更好地进行问题建模和预测。
在应用落地方面，张磊认为，“半结构化”场景是机器人技术逐步切入的可行路径。现代产线需求多变，机器人需要根据指令灵活操作，这种介于结构化与全开放之间的环境为技术落地提供了机会。然而，家庭等开放场景对机器人提出了更高要求，视觉、语言推理及抓取灵活度的综合能力仍需长期突破。
对于工业界研究人员，张磊强调，研究应聚焦于解决实际问题，而非仅为发表论文。研究人员需要在研究价值与应用价值之间找到平衡，避免陷入“为研究而研究”的误区。他以目标检测为例，指出尽管大模型兴起，但实现真正通用的检测与感知系统仍面临巨大挑战，需要持续创新。
在平衡研究与产品开发时，张磊认为，研究需要更开放的环境和内在驱动力，而产品开发则强调结果交付。两种模式的节奏差异要求管理者深刻理解并有效平衡二者关系。以OpenAI为例，GPT系列研发从自由发散式研究转向工程导向模式，依赖迭代算力、系统架构和数据，但研究的基础依然是科学问题。
对于年轻研究者，张磊建议，扎实的计算机基础能力是未来AI时代持续产生价值的关键。他强调，不要停留在“调参侠”层面，而应深入理解系统架构和并行计算等底层原理。AI应成为辅助工具，帮助提升编程广度和深度，而非取代程序员。
最后，张磊鼓励年轻人选择基础学科专业，如计算机科学，以打好扎实的基础。他提醒，应用方向会随时间变迁，但底层逻辑稳固，深入理解基础能让人走得更远。AI编程能力的发展主要冲击基础编码工作，未来对程序员的要求是超越AI，做出AI无法替代的贡献。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek-v3
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