AI驾培仿真设备
仿真设备普及率攀升：至2025年，驾考仿真器的普及比例将达55%，助推驾培领域向智慧化升级。 2. 优化教学品质：借助仿真器练习，学员能够于虚拟空间感受多重驾驶情境，提升处理繁杂路况的技能。 3. 压缩教学开支：减轻对实体汽车与路面资源的依靠，缩减驾校的运作花销，并给学员带来更实惠的学习选项。 4. 强化安全防护：仿真练习能切实防止新手上路时的操作差错，降低交通意外出现的几率。仿真设备普及率攀升：至2025年，驾考仿真器的普及比例将达55%，助推驾培领域向智慧化升级。 2. 优化教学品质：借助仿真器练习，
AI：数字领域的高手，物理世界的低能儿
Dylan提出了一个关于AI根本限制的深刻议题，并试图探索数字空间与物理现实之间的连接点。Dylan 问：现在AI在编写程序、处理信息等方面的表现，与它在现实世界中的能力，存在着巨大落差。一方面，它能独立完成一个App、搭建网站、制作视频，还能精准处理海量数据。然而，在现实世界里，它连一株稻谷都种不出来，连一个煎蛋都做不了。这样的瓶颈，该如何突破？还有一个发现：现实世界的产品设计图、大楼的建筑蓝图、全新的材料配方——本质上都是以数据的形式从物理世界转化而来的。而这些数据，正是物理世界与AI之间最精确的共通
上海AI团队发布SIM1仿真器，柔性物体零样本操控突破90%成功率
在机器人技术领域，教会机器处理柔软物品——例如折叠T恤或整理毛巾——始终是一项棘手挑战。相较于坚硬的刚体，可变形物体的形态会随动作而变化，接触关系异常复杂。尽管当前的视觉语言动作模型（VLA）已在刚性物体操作中表现出色，但面对“软物”挑战时，常因缺少优质训练数据而表现不佳。近日，上海AI实验室联合复旦、上海交大及北大科研团队推出了一项创新研究：SIM1。研究人员的核心构想是：既然现实数据采集成本高昂且耗时漫长，不如在虚拟环境中“制造”数据。然而传统仿真往往脱离实际，甚至会出现衣物像橡皮筋般乱飞的现象。SI