AI教母李飞飞专访-日用级人形机器人落地可能还需要20年
作者：微信文章12月21日美国三院院土，斯坦福人工智能研究院联合主任、AI领域内最具影响力的女性和华人之一李飞飞围绕机器人、空间智能、AGI、数据与算法、AI伦理及教育变革等核心议题接受国内科技媒体“钛媒体”专访，里面有很多的机会，包括应关注提供数据的产业链、AGI产业链、ai垂直应用的创业机会等，核心观点如下：
1. 人形机器人尚处极早期阶段，商业化落地需漫长时间
￮ 自动驾驶汽车是简化版的二维机器人，仅需完成“避免碰撞”的单一任务，而人形机器人需在三维空间完成洗碗、做饭等复杂操作，技术难度远超自动驾驶。
￮ 人形机器人目前缺乏商业化应用场景，导致数据采集困难，这是核心瓶颈；生成式AI和机器人仿真（robot simulation）是突破方向，可弥补真实数据的不足。
￮ 参考自动驾驶从研发到商业化耗时近20年的历程，人形机器人（尤其是日用级）的商业化落地时间难以预估，大概率需要20年甚至更久；工业机器人因场景单一、数据充足，智能化进程会更快。
2. 空间智能是实现AGI的关键钥匙，未来1-2年或将爆发
￮ 反对“语言即世界”的观点，认为世界的本质是多维的，空间信息（包括物理属性、物体关系等）与语言信息同等重要，且无法被语言完全描述。
￮ 空间智能（尤其是生成式3D世界模型）是AGI的核心组成部分，其应用场景覆盖数字创意、游戏开发、建筑设计、VR/AR、机器人仿真等多个领域，能大幅降低三维内容创作的门槛。
￮ 判断当前是布局空间智能的最佳时间点，预计未来1-2年该领域会迎来爆发式增长；其创业公司World Labs正聚焦世界生成（world generation） 技术研发。
3. 数据与算法同等重要，“重算法轻数据”是行业偏见
￮ 当年ImageNet的成功印证了数据对AI发展的核心价值，AI的本质是通过数据和算法实现“泛化能力”，二者相辅相成，不存在主次之分。
￮ 指出“算法比数据更重要”是行业偏见，数据本身是一门科学；当前空间智能的发展再次面临数据瓶颈，但其公司的破局方法属于商业机密。数据公司在这波ai浪潮中几乎没涨，可以关注相关数据公司产业链。
4. AI浪潮下小公司仍有机会，垂直应用是突破口
￮ 大公司虽在数据、算力、人才等资源上占据优势，但无法覆盖AI的所有应用场景，AI作为横向技术，为小公司预留了大量机会。
￮ 小公司的机会在于垂直应用领域的深耕，以及创造力、执行力的突破；例如AI coding领域，小公司就在微软等巨头的包围下实现了突围。
5. AI是工具而非“世界本身”，发展与安全需兼顾
￮ 明确**“AI是工具”** 的核心定位，反对“AI就是未来、就是世界”的极端观点，强调人类的主体性（agency）才是核心，警惕人类因依赖AI而放弃自身潜力。
￮ 认为AI是双刃剑，既要推动技术发展，也要重视安全与伦理，反对“只谈发展不谈安全”或“只谈安全不谈发展”的极端态度；AI的治理是人类的责任，需要法律、制度、教育协同发力。
6. 呼吁AI时代的教育革命，培养机器无法替代的能力
￮ 指出当前教育方法论已100多年未变，亟需改革；摒弃传统“工科-文科”的分科模式，利用AI赋能教育，节省出的时间应用于培养创造力、共情力、认知能力等机器无法替代的特质。
￮ 担忧人类因过度依赖AI而陷入“躺平”心态，强调教育的核心是引导人类认识自身潜力，而非培养“机器能替代的技能”。
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