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大规模部署物理人工智能：我们小组讨论的主要见解 |维亚姆
来自 Viam、Gambit Robotics 和 Illuminix 的领导者讨论了如何构建在生产中运行的智能系统——从快速迭代到人机协作。
来源:Viam 博客物理人工智能时代已经到来。
2 月 19 日，我们在 Viam 总部召集了物理 AI 前沿的领导者进行小组讨论。 Viam 工程副总裁 Simone Kalmakis 与 Gambit Robotics 联合创始人 Nicole Maffeo 和 Illumix 创始人兼首席执行官 Kirin Sinha 一起参加了由 Alumni Ventures 管理合伙人 Laura Rippy 主持的对话。讨论探讨了在生产环境中构建和部署智能系统的现实，从快速迭代的重要性到人机协作的价值。以下是他们讨论中的一些关键要点。
迭代速度就是一切
与软件不同，物理人工智能系统需要对硬件、传感器和算法进行不断的实验。快速迭代的能力将成功的部署与开发中停滞的部署区分开来。
Simone 强调了将软件工程实践引入硬件世界如何加速这一过程。 “如果说自从进入机器人领域以来我学到了一件事，那就是迭代非常关键，你不知道什么会提前发挥作用，”她说。 “开发机器人解决方案时获得的速度很大程度上来自于快速迭代的能力。”
Nicole 从她在 Viam 上构建 Gambit 的经验中强化了这一点。 “当[原型]无法工作时，因为我们仍在构建它并且通常无法工作，Viam 基本上允许您双击管道中出现故障的位置，”她解释道。 “您能够快速调试，但更重要的是：系统且可靠。”
人与机器，而不是人与机器
整个晚上反复出现的主题是设计增强人类能力的物理人工智能系统，而不是尝试完全自动化。这一理念既反映了当前技术的局限性，也反映了更务实的价值创造之路。
从算法到实际部署
建立在坚实的基础上