现在转行做具身智能晚吗?

前十年自动驾驶,后十年具身智能,一位资深自动驾驶从业者这样和我们说。

具身智能是什么?

具身智能广义上是指具有物理身体的智能体,能够与环境进行互动,感知周围世界,自主学习、决策并执行任务。说到这里,像人形机器人、四足机器人、机械臂系统、自动驾驶系统算广义上的具身智能,能够感知周围环境并作出反应或执行。GPT这类大模型从狭义上理解,当然也可以算。如果再来看工业界的产品落地,扫地机也是,只是没有那么智能罢了!

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无论是特斯拉的擎天柱,抑或波士顿动力的大狗or大牛,都在解决一个事情,那就是通用人工智能。行业期望双足机器人能够类人工作劳动,比如产线机器人、陪伴机器人、服务机器人等;期望多足机器人能够完成搬运、巡检、救援等工作,将人类从无趣或危险的场景中解救出来,减少人力成本。

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为什么具身智能开始备受青睐?

依托于AI技术的快速发展,以及各类芯片的算力提升。硬件、数据和算法相比于之前纯机器人时代已经有着大幅度提升,更多智能的技术可以快速应用到具身领域,比如自动驾驶领域的端到端、感知、规划等,大模型技术、SLAM这类建图定位、位姿估计、机械臂动力学等等。

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如何将多类领先的技术和物理实体结合,是很多顶尖科研机构和机器人AI公司一直在突破的。国外有波士顿动力、特斯拉擎天柱这类具有代表性的四足和人形机器人;国内像宇树科技、云深处、智元机器人、还有各大厂的机器人实验室都在不断攻克难关,期望能够推动社会的生产变革。

软件算法与硬件都具备较高的感知和实时能力,资本自然也非常看好,可以说具身的市场绝不亚于那时的自动驾驶,相关的融资事件与岗位招募逐渐拉升,前景满满,也促使了相当多的从业者转向具身智能,期望能够加入这场技术革命。现在转行到具身智能,无疑是最好的选择。

具身智能知识星球

我们最新维护的社区来啦!具身智能之心知识星球是国内首个具身智能开发者社区,创建的出发点是给大家提供一个具身相关的技术交流平台。星球内部主要关注具身智能相关的数据集、开源项目、 具身仿真平台、大模型、视觉语言模型、强化学习、具身智能感知定位、机器臂抓取、姿态估计、策略 学习、轮式+机械臂、双足机器人、四足机器人、大模型部署、端到端、规划控制等方向。也欢迎大家关注我们具身智能之心公众号,日常分享最新技术进展与行业干货。

星球内部汇总了近40+开源项目、近60+具身智能相关数据集、行业主流具身仿真平台、强化学习全栈学习路线、具身智能感知学习路线、具身智能交互学习路线、视觉语言导航学习路线、触觉感知学习路线、多模态大模型学理解学习路线、多模态大模型学生成学习路线、大模型与机器人应用、机械臂抓取位姿估计学习路线、机械臂的策略学习路线、双足与四足机器人开源方案、具身智能与大模型部署等方向,涉及当前具身所有主流方向。

为了促进行业的发展,我们前期希望更多优秀的人加入我们,国庆佳节我们也给大家准备了新人加入优惠券,极低的价格和我们一起进步。国庆后我们将恢复原价,最后两天优惠,欢迎加入我们。

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加入星球有哪些福利?

  • 第一时间掌握具身智能相关的学术进展、工业落地应用;

  • 和行业大佬一起交流工作与求职相关的问题;

  • 优良的学习交流环境,能结识更多同行业的伙伴;

  • 具身智能相关工作岗位推荐,第一时间对接企业;

  • 行业机会挖掘,投资与项目对接

星球内容一览

0)具身智能公司

星球内部为大家汇总了各类国内外各类具身相关机器人公司,涉及教育、宠物、工业、救援、物流、交互、医疗等方向。8983476d72e42fb9ce272494c838db97.png

1)开源项目汇总

星球内部针对机器人仿真项目、机器人抓取、机器人控制、具身交互、具身感知等多个领域的开源项目进行了汇总,助力快速上手。

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2)具身智能数据集

针对具身感知、触觉感知、导航、问答、大模型、视觉语言模型、端到端、机械臂抓取、控制规划多个领域的开源数据集进行了汇总,再也不用担心找不到可用的数据集了。

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3)具身智能仿真平台汇总

星球内部针对通用机器人仿真平台和真实场景仿真平台进行了汇总,机器人仿真这里全都有!

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4)强化学习路线汇总

我们为大家汇总了基于LLM的强化学习、可解释强化学习、深度强化学习主流方案,一览各个子领域的应用训练。

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5)具身智能感知学习路线

内部针对主动视觉感知、3D视觉感知定位、视觉语言导航、触觉感知等多个任务进行了汇总,具身感知路线,一网打尽。

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6)具身智能交互

星球内部为大家汇总了具身智能与环境交互相关工作,涉及抓取、检测、视觉语言模型、具身问答、gaussian splatting等多块内容。

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7)视觉语言导航

针对视觉语言导航、规划等多个应用内容,星球内部进行了详细的汇总,关注自动驾驶与机器人应用。

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8)触觉感知

我们汇总了触觉感知最新综述、传感器应用、多模态算法集成、数据集等多项内容,让大家对这一前沿应用有着深刻了解。

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9)多模态大模型理解

星球内部汇总了大量多模态大模型理解相关内容,  包括但不限于Image+Text到Text、 Video+Text到Text、 Audio+Text到Text、 3D+Text到Text、Many到Text等。

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10)多模态大模型生成

除了多模态大模型理解,星球内部也汇总了大量多模态大模型生成相关内容,包括Image+Text到Image+Text、Video+Text到Video+Text、 Audio/Speech+Text到Audio/Speech+Text、Many到Image+Text、Many到Many等。

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11)视觉-语言-动作

内部为大家汇总了主流的VLA模型相关内容,一览最新视觉-语言-动作相关进展。

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12)大模型微调与量化推理

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13)大模型部署相关

针对大模型部署框架、大模型轻量化方法等进行了汇总,助力落地。

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14)机械臂抓取

针对机械臂抓取、任务数据表示、位姿估计、策略学习多个部分展开了汇总。

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15)双足与四足机器人

星球内部对开源的双足与四足机器人项目、仿真、源码、硬件等部分进行了详细的汇总,助力从零搭建你的机器人。

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欢迎加入具身智能之心知识星球,平均每天不到5毛钱,国内首个具身智能交流社区,这里将承担未来5-10年的技术输出与行业关注。

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<think>嗯,用户问现在Java还值得学吗?这个问题挺常见的,可能用户是刚开始学编程或者想转行,需要选一个语言。首先,我得了解Java现在的应用情况。 Java一直很稳定,企业级应用很多,特别是银行、电商这些大公司。Android开发虽然现在Kotlin更推荐,但很多老项目还是用Java维护的。另外,大数据方面,Hadoop、Spark这些框架也是Java系的,可能还有需求。 不过现在新语言很多,比如Python、Go、Kotlin这些,可能更现代或者更简洁。用户可能担心学Java会不会过时。需要比较一下优缺点。 另外,就业市场方面,Java岗位还是挺多的,尤其是后端开发。但竞争也可能激烈,毕竟有经验的开发者多。对于初学者来说,Java的强类型和面向对象可能对打好基础有帮助,但学习曲线可能陡峭。 还要考虑用户的目标,如果他想快速找工作,Java可能还是不错的选择。但如果对移动开发特别感兴趣,可能需要结合Kotlin或者Swift。或者大数据方向的话,Java还是有优势的。 需要提醒用户考虑行业趋势,比如云原生、微服务这些,Java的Spring Boot在这些领域应用广泛,可能还是相关的。不过也要看新技术的发展,比如Quarkus这种更轻量级的框架是否会影响Java的地位。 总结的话,Java依然有市场,但也要结合个人兴趣和行业需求,同时学新技术作为补充。可能建议用户如果时间允许,Java作为基础,再拓展其他语言。</think>是否值得学习Java取决于你的职业目标和技术趋势。以下是分点分析: ### 一、Java的现状与优势 1. **企业级应用主流语言** - 银行、电信、电商等核心系统仍大量使用Java(如Spring框架支撑全球70%以上企业级应用)。 - 2023年TIOBE榜单中Java稳居前3,GitHub语言使用量排名第5。 2. **Android开发基础** - 虽然Google推荐Kotlin,但现有1600万+Android应用中85%包含Java代码,维护需求持续存在。 3. **大数据与云计算** - Hadoop、Spark、Flink等大数据框架均基于JVM - 云原生场景下,Quarkus等新框架使Java启动时间从6秒缩短到0.1秒 ### 二、面临的挑战 1. **新兴语言冲击** - Go(云原生)、Python(AI/数据分析)、Kotlin(Android)等分流部分需求 - Java在WebAssembly支持、启动速度等方面存在短板 2. **学习成本问题** - 完整掌握Java需理解:泛型、注解处理器、模块化系统等复杂特性 - 相比JavaScript/Python,实现同等功能代码量多30%-50% ### 三、学习建议 1. **推荐学习人群** - 目标进入金融、传统企业IT部门者 - 希望从事大数据工程或遗留系统维护 - 追求技术深度(JVM调优、并发编程) 2. **学习路线优化** - 基础阶段:聚焦核心语法 + 集合框架 + 多线程 - 进阶选择: ```mermaid graph LR A[Java基础] --> B(Web开发) B --> SpringBoot B --> Micronaut A --> C(大数据) C --> Hadoop C --> Flink A --> D(Android兼容开发) ``` 3. **必须掌握的现代技能** - 容器化部署(Docker+K8s) - 响应式编程(Project Reactor) - 云原生调试工具(JDK Flight Recorder) ### 四、未来展望 1. **Valhalla项目**(值类型)将提升性能20%+ 2. **Loom项目**实现轻量级线程,并发处理能力提升10倍 3. **2023年Java开发者平均薪资**(中国):初級15-25k,资深35-50k **结论**: 若追求技术深度或特定领域就业,Java仍值得投入(建议学习周期3-6个月)。若目标为快速就业或新兴领域,可优先考虑Python/Go,但掌握Java能显著提升系统设计能力。
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