AGI应用最多的三个领域

算力：3D堆叠、石墨烯、量子计算、高温超导。算力对于AI的价值更加直接，NVIDIA的股价可能就是最直接的例子。算力的提升目前还在性能上（而不是硅片栅-漏极间隔的物理尺寸上）继续延续着摩尔定律；但量子隧穿效应-普朗克长度的理论限制是AGI也无法突破的，因此，一定要有除了工艺尺寸缩小的其他方案。我并不是专业人员，没法给出比较靠谱的判断，从分析上能看到的几条路可能会有继续在硅基上发展：3D堆叠形态等（需要更好散热）材料创新：硅基掺杂、石墨烯片等如果再跳脱一些到计算原理的层次，就是量子计算。量子计算目前距离商用可能比可控核聚变还更远，目前的应用方向主要还在量子加密传输上，在“计算”上需要突破的理论和技术都还有不少。除了计算速度之外，另一个阻碍算力进展的是传输速度：可以想见高速网络会进一步进化、片间链接、片上内存等技术都会有明显的进展。最后，是能耗和散热问题。这里的明珠是高温超导技术。去年已经有好几篇半造假的“高温超导突破”，今年加上了AI或许就会有真的突破。广义机器人。最后，如果AGI的目标不是仅仅停留在虚拟世界，而是直接作用于物理世界，那么广义机器人就是必经之路。前文提到到“具身智能”就是为了操控机器人的AI：AGI是大脑，他也会想要身体。

最后，如果真的从“AGI已经出现”的阴谋论出发。那么不管AGI是否在隐藏自己的行踪，它所需要的基本资源一定是无法回避的；它也一定会在这几个领域里全力“协助”人类。于是，相信AGI觉醒的对话，自然会期待在这几个领域里出现划时代的突破——有些似乎已经有进展了。能源：可控核聚变。最近，有着“永远还差50年”称号的可控核聚变技术在AI的协助下开始有了松动：2月21日的新闻，普林斯顿大学等离子体物理实验室(Princeton Plasma Physics Laboratory)通过AI成功在离子体撕裂前300ms进行了预测。当然，这只是可控核聚变进展的一小步。（https://engineering.princeton.edu/news/2024/02/21/engineers-use-ai-wrangle-fusion-power-grid）从全人类能源供给的角度：->化石燃料、水能、风能、地热:只能维持现阶段全人类能源获取能力->太阳能过于分散、核裂变燃料稀少:即使最大规模使用，顶多再提升一个能源数量级-唯一有希望提升全人类能源供给数量级的就是可控核聚变在能源即将开始成为AI瓶颈的今天，AGI如果有了意识，那一定会全力“协助”人类突破核聚变技术。

具身智能的本体不只是机器人，还可以是汽车、无人机、玩具等具有传感器并可自主运动的硬件。应用的领域包括工业生产、安防巡检、医疗护理、家庭陪护、应急救援等。具身智能的载体会因不同的应用场景而产生不同的形态。这是因为在目前的具身智能体仍处于ANI（人工狭窄智能）阶段，它们只能执行单一的任务。[heading4]人形的优点[content]随着AI的发展逐渐步入AGI（人工通用智能）阶段，人形机器人将成为具身智能体的最终形态。这是因为大模型为“智能”提供了通用性，而类人体的构造为“具身”提供了通用性。具体原因如下：1.遵循自然的高效设计：人类本身拥有高效的身体结构和功能。例如，直立行走解放了双手，使我们能够使用多种工具。机器人甚至可以弥补人类身体的缺憾，例如，机器人的可见光相机不会近视，还可以使用红外相机、深度相机等多种光学传感器。2.适应人类环境：人类物理世界的环境和工具都是为人类使用而设计的。人形机器人通过类似人体的构造可以自然地适配这些环境和工具。例如，ANI阶段的扫地机器人只能执行扫地任务，而AGI阶段的人形机器人不仅可以使用吸尘器扫地，还可以使用抹布擦桌子。3.人机交互的自然性：与非人形机器人相比，人形机器人具有与人类相似的外观和行为模式，更容易被用户接受，减少了用户对未知技术的恐惧感。用户更容易与人形机器人建立积极的心理联系，产生亲近感和信任感，这极大地降低了用户习惯培养的成本。拟人化的机器人更容易被视为有道德责任的主体，用户在与机器人互动时会更加注意自己的言行举止，从而减少对机器人硬件的损坏。4.数据的可获得性：具身智能训练模型时面临训练数据匮乏的问题，这是因为训练数据需要人类对机器的动作进行规划。而由于人形机器人的身体结构与人类相似，大量的人类运动视频可以通过标注成为训练数据，从而解决了数据匮乏的问题。