大模型掀起AI新浪潮，传感器成为智能升级关键
在AI大模型推动智能化升级的浪潮中，光电传感器正成为AI与现实世界连接的桥梁。
2025年的开局，由人工智能吹响号角。
萝卜快跑已完成超900万单自动驾驶订单，春晚舞台上跳二人转的宇树机器人，早已在现实场景中承担起实际工作，基于DeepSeek大模型开发的70名“数智员工”也正式在深圳上岗……
AI正从实验室走向生产一线，更深度渗透我们的生活。这一切变革的背后，是AI大模型的再度爆发。
不可否认，DeepSeek等AI大模型的崛起，标志着人工智能进入更高层次的认知智能阶段，大模型正在成为各行业的得力助手。最具代表性的便是汽车行业，主机厂已经紧密拥抱AI大模型。
据了解，2024年上车的主流大模型推理技术以思维链CoT及其变种为主，如吉利提出模块化思维语言模型（MeTHanol），通过适应日常对话和个性化提示，生成类似人类的思维行为，增强大语言模型的思维和推理能力，并提升可解释性。
另外，智能汽车厂商，如小鹏汽车，将AI大模型技术融入其智能驾驶系统，开发了端到端的自动驾驶模型，使智驾能力提升2倍，提高了车辆在复杂路况下的感知和决策能力。
特斯拉、Waymo等海外智驾公司通过引入大模型技术，优化自动驾驶系统的感知、决策和控制模块，提高了自动驾驶的安全性和可靠性。
机器人行业同样迎来了AI大模型的深度赋能。
北京大学前沿计算机研究中心助理教授、博士生导师董豪团队发布的具身大模型研究成果——ManipLLM模型，可结合视觉、语言和物理交互，赋予机器人理解复杂操作场景并自主决策的能力。
2025年1月，NVIDIA发布了世界基础模型平台Cosmos。它可以生成高度逼真的、类似视频游戏的环境，用于AI机器人训练。这些都昭示着，人形机器人从概念走向现实，正在成为AI具身智能的重要载体。
尽管AI大模型的推理能力突飞猛进，但再强的AI也离不开对真实世界的精准感知。高质量、多样化的数据是AI升级的重要基础，传感器正是这一数据的源头。在AI广泛应用的趋势下，传感器的技术要求也在不断提升。
更高精度
精度更高的数据可以为大模型提供更丰富的环境信息，提升智能汽车、机器人等设备对物理空间的理解能力；
更快响应
响应速度更快可以支持大模型动态优化，使机器人具备更强的环境适应性，提升工作精准度；
更小体积
体积更小可充分适应实际需求，灵活地在智能汽车、机器人、机器狗等人工智能设备上部署。
自动驾驶领域，激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器所提供的高精度环境数据，决定了自动驾驶系统能否在复杂路况中稳定运行。
机器人行业亦然，从智能工业机械到人形机器人，精准的感知能力是让AI真正“落地”的关键。机器人要想自主避障、执行精细操作，甚至适应动态环境，高精度激光传感器技术不可或缺。
作为泛自动驾驶领域光电感知专家，灵途科技深耕高精度激光传感技术，为智能家居、智慧城市、智能测绘等行业提供多款高精度激光传感器，从室内到室外、从低速到高速、从封闭到开放，全方位提升高精度感知能力，助力智能设备“看得更清、感知更准、反应更快”。
未来，灵途科技将持续推动高精度激光传感器在人工智能时代的创新应用，让AI能够全面感知物理世界，更好地服务于智能未来。
（文章部分素材来源于网络）
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灵途科技
灵途科技是一家国家高新技术企业，成立于2017年，具备从芯片到器件到模组到传感器及行业解决方案的全栈产品研发能力。 公司总部及研发中心位于武汉·中国光谷，吸收成熟的光芯片和器件封装产业链资源。制造分部设在宜昌，专注于车规级光电感知产品的生产。此外，公司紧贴客户资源，在上海、深圳、苏州等地设有营销机构。 自成立以来，灵途科技始终以光电技术为基础，以光电传感器为核心，为行业客户提供从器件封装、模组装配到整机设计及解决方案的全方位服务。
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