2016年3月9日,创客总部在中关村硬蛋空间体验厅隆重举行了“智能硬件实战沙龙暨鲲鹏创业营媒体发布会”。中关村管委会、中关村海淀园管委会作为本次发布会的指导单位,峰瑞资本、洛可可、太火鸟、机智云、威腾网、创客大爆炸等知名投资机构、智能硬件顶尖企业、行业权威专家汇聚一堂,进行创新和智慧的思想碰撞。针对诸多行业存在的痛点,本期智能硬件实战沙龙邀请到智能硬件领域的专家、投资人、创业新锐,帮助智能硬件创业者们理清智能硬件和人工智能的内在发展逻辑、特点与未来趋势,给大家提供一些有价值的干货与思考。
以创客总部合伙人陈荣根的“助力硬件革命,成就创客梦想”主题开篇。陈总指出,互联网创业已经进入深水区,对创业者学习能力、整合资金资源的要求奇高,创业者靠单打独斗、自己摸索很难成功。创客总部鲲鹏创业营计划于4月16日开营,将为创业者进行一个月的免费实战培训。参加创业营有机会获得30-200万种子基金,免费对接天使轮;峰瑞资本、联想之星等鼎力参与;大咖分享、私董会等课程学习深度打磨产品;可获得产品需求设计、供应链管理、产品营销完整资源链条;智能硬件专家智库、行业大咖面对面授课;硬件领域新锐创业校友圈子相互支持等。将为入营的智能硬件创业者提供系统的解决方案,从投资孵化到产品设计、供应链管理、营销推广等产业资源服务,搭建出一个全方位的硬件创业生态。
接下来是各位嘉宾的分享,涵盖了智能硬件领域的发展趋势、投资热点、行业痛点、创业机遇等创业者关心的方方面面。首先,峰瑞资本早期项目负责人朱祎舟以“智能硬件创业的思考”为核心,从一个投资人的角度对智能硬件领域的创业以及投资逻辑进行了解读,阐述了智能硬件领域还存在哪些创业机遇等问题。
接着,创客总部合伙人丁晓诚就“智能硬件领域发展趋势与投资热点”这一主题,描绘了智能硬件中的人与机器人的双主体总蓝图,并以此为依据对当前热点作出简要点评。随之深入到硬件创业与投资的过程要点分析,包括优先级、价值链分工、多层次融资的演变过程。智能硬件领域发展趋势与投资热点、智能硬件的开发与众筹、智能硬件产品需求分析与模式设计等,深入分析和探讨了智能硬件创业的环境和发展趋势。
另外一个嘉宾创客大爆炸联合创始人李洪刚讲解了关于“智能硬件的开发与众筹”,他指出应该致力于打造“创新教育+创客工具+众筹输出”的创新模式。以创新教育作为通道,直达众筹,以全新的智能硬件开发工具Smart Node帮助各行各业的物联网开发者制作出各种原型,多种形式的“众筹”直接与产业链对接,形成完整的创新模式。
最后,智能硬件专家张弢就“开拓智能硬件的新边疆”的主题给出了很多自己的看法和建议。通过分析当前智能硬件创业领域的一些较为普遍的问题,与已在创业以及正在准备创业的伙伴们共同探讨在今天的时间点上,如何选择智能硬件创业的产品形式与商业模式。例如如何去分析用户的需求?怎么设计商业模式?从哪些维度去考虑?以及具体落地执行的时候有哪些坑点等等。
接下来由威腾网CEO 岳纬主持了以“智能硬件创业项目的模式选择困境与落地执行难点”为主题的圆桌论坛。洛可可众创科技总经理周立、创客总部合伙人丁晓诚、智能硬件专家张弢、太火鸟投资总监张婷、机智云技术总监高福东参与了本次圆桌论坛。
各位嘉宾积极发言,提出自己对于智能硬件的意见和建议。论坛中重点讨论了这些话题:从用户需求和产品设计的角度看,硬件创业如何快速脱颖而出;技术导向比较强的硬件终端类或底层技术类项目,是先提高技术门槛还是先找应用场景;智能硬件涉及“软”和“硬”两方面,团队应该如何合理分配资源、完美协调二者之间的关系;面对小规模生产,若将产品生产外包,如何选择代工厂商;怎么做产品推广才能突破极客、青年的小圈子;产品众筹是否是一个好的融资方式和产品推广方式等。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。