2025年的開局，由人工智能吹響號角。

蘿卜快跑已完成超900萬單自動駕駛訂單，春晚舞臺上跳二人轉的宇樹機器人，早已在現實場景中承擔起實際工作，基于DeepSeek大模型開發的70名“數智員工”也正式在深圳上崗……

AI正從實驗室走向生產一線，更深度滲透我們的生活。這一切變革的背后，是AI大模型的再度爆發。

不可否認，DeepSeek等AI大模型的崛起，標志著人工智能進入更高層次的認知智能階段，大模型正在成為各行業的得力助手。最具代表性的便是汽車行業，主機廠已經緊密擁抱AI大模型。

據了解，2024年上車的主流大模型推理技術以思維鏈CoT及其變種為主，如吉利提出模塊化思維語言模型（MeTHanol），通過適應日常對話和個性化提示，生成類似人類的思維行為，增強大語言模型的思維和推理能力，并提升可解釋性。

另外，智能汽車廠商，如小鵬汽車，將AI大模型技術融入其智能駕駛系統，開發了端到端的自動駕駛模型，使智駕能力提升2倍，提高了車輛在復雜路況下的感知和決策能力。

特斯拉、Waymo等海外智駕公司通過引入大模型技術，優化自動駕駛系統的感知、決策和控制模塊，提高了自動駕駛的安全性和可靠性。

機器人行業同樣迎來了AI大模型的深度賦能。

北京大學前沿計算機研究中心助理教授、博士生導師董豪團隊發布的具身大模型研究成果——ManipLLM模型，可結合視覺、語言和物理交互，賦予機器人理解復雜操作場景并自主決策的能力。

2025年1月，NVIDIA發布了世界基礎模型平臺Cosmos。它可以生成高度逼真的、類似視頻游戲的環境，用于AI機器人訓練。這些都昭示著，人形機器人從概念走向現實，正在成為AI具身智能的重要載體。

盡管AI大模型的推理能力突飛猛進，但再強的AI也離不開對真實世界的精準感知。高質量、多樣化的數據是AI升級的重要基礎，傳感器正是這一數據的源頭。在AI廣泛應用的趨勢下，傳感器的技術要求也在不斷提升。

更高精度

精度更高的數據可以為大模型提供更豐富的環境信息，提升智能汽車、機器人等設備對物理空間的理解能力；

更快響應

響應速度更快可以支持大模型動態優化，使機器人具備更強的環境適應性，提升工作精準度；

更小體積

體積更小可充分適應實際需求，靈活地在智能汽車、機器人、機器狗等人工智能設備上部署。

自動駕駛領域，激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器所提供的高精度環境數據，決定了自動駕駛系統能否在復雜路況中穩定運行。

機器人行業亦然，從智能工業機械到人形機器人，精準的感知能力是讓AI真正“落地”的關鍵。機器人要想自主避障、執行精細操作，甚至適應動態環境，高精度激光傳感器技術不可或缺。

作為泛自動駕駛領域光電感知專家，靈途科技深耕高精度激光傳感技術，為智能家居、智慧城市、智能測繪等行業提供多款高精度激光傳感器，從室內到室外、從低速到高速、從封閉到開放，全方位提升高精度感知能力，助力智能設備“看得更清、感知更準、反應更快”。

未來，靈途科技將持續推動高精度激光傳感器在人工智能時代的創新應用，讓AI能夠全面感知物理世界，更好地服務于智能未來。

（文章部分素材來源于網絡）

審核編輯 黃宇