前OpenAI等专家谈AI转向物理、硬件挑战等10点洞察

我从前OpenAI、苹果、Meta机器人专家@kalinowski007那里得到的主要收获：

1. AI前沿正在从数字转向物理，因为实验室看到了键盘绑定AI的天花板。“你能在键盘后面用AI做的事情将会饱和。”这就是为什么实验室、大型科技公司和初创公司越来越多地投资硬件，以及为什么大学入学率上升而计算机科学入学率下降的原因。

2. 未来两年，战争领域的变化将超过消费电子领域。无人机、机器人和硬件供应链都汇聚在战场上，Caitlin认为我们必须能够控制对手对我们硬件层的威胁，而不仅仅是我们的聊天机器人。

3. 硬件行业面临一场迫在眉睫的内存危机，可能颠覆机器人革命。内存价格飙升——可能翻倍或更多——由AI数据中心需求驱动。建造消费机器人的公司在价格上无法与数据中心竞争。Caitlin建议初创公司如果可以的话，提前购买内存并囤积组件，因为“我们作为一个行业正陷入困境。”

4. VR没有成为主流产品，但它创造了机器人（和战争）所需的技术。SLAM（同步定位与地图构建）、深度传感器、空间计算以及理解人类如何在空间中感知视觉数据，现在正在为机器人、自动驾驶汽车和无人机提供动力。理解机器人如何在空间中移动所需的技术本质上是为VR头显开发的相同技术。

5. 人形机器人被过度炒作。虽然人形机器人对某些长尾任务很有趣，但大多数制造和实际应用需要为特定工作设计的专用机器人。将螺丝拧入笔记本电脑外壳的机器人不需要是人形——它需要针对该确切任务进行优化。未来将出现用于建筑、电气工作、物流和小批量组装的机器人，大多数不会看起来像人形。

6. 供应链独立是国家安全当务之急。在过去25年里，硬件供应链的每一层——从原材料磁铁到执行器到最终组装——都外包给了中国、日本和韩国。使无人机旋翼旋转的相同执行器技术也使机器人手臂运动。没有独立的供应链，美国是脆弱的。正如Caitlin警告的那样，“我们需要大力重新工业化这个国家，才能在军事意义上安全。”

7. 构建安全机器人最难的部分是你没想到的决策。如果机器人手臂又重又硬，撞击到你时的冲击力是危险的。但还有社会方面——机器人需要在移动前显示意图（转弯前先看）、在人类进入房间时确认，并传递非威胁性的肢体语言。正如Caitlin从研究员Leila Takayama那里学到的，“如果机器人突然转身做所有这些事情，它会吓到你。但如果机器人在转弯前先看然后再走，那就没那么吓人了。”

8. 软件构建者不理解构建硬件有多么根本不同。软件可以每小时编译代码，但在硬件中，在大规模生产之前你可能只有几次“编译”的机会，每次主要构建需要三到五个月。一旦发货，你就完成了——物理组件没有无线更新。软件直觉不能转移到硬件上。

9. 在硬件中，你永远没有足够的时间——所以现在就把你知道需要做的事情全部做完。Caitlin从苹果高管如Shelly Goldberg和Kate Bergeron那里学到，你不能等待。即使你技术上还有更多时间，也要利用它，因为“两天后就会有一个意外出现，你需要那个时间去修复。”这种立即清除已知任务的无情效率为不可避免的意外创造了缓冲。

10. AI尚未转变硬件工程。AI还不能做真正的CAD（计算机辅助设计），而且