斩获最佳论文后，他没有All In自动驾驶，而是All In了具身智能！| 专访 CVPR 最佳·李...

主要观点总结

本文是对李弘扬教授的专访，介绍了其在人工智能领域的研究成果和经历。文章涵盖了其研究成果、技术挑战、数据集发布、具身智能世界模型、Scaling Law、人才培养等话题。李弘扬教授认为，具身智能领域存在泡沫化倾向，但核心技术挑战仍需要深入研究。他强调了保持冷静和独立思考的重要性，并分享了人才培养的建议。

关键观点总结

关键观点1: 李弘扬教授及其团队在人工智能领域的代表性研究成果

包括BEVFormer、UniAD等工作，其中UniAD被CVPR 2023评为最佳论文。

关键观点2: 李弘扬教授关于具身智能的技术挑战

包括数据获取与规模化问题，以及如何通过模拟仿真环境或自主研发低成本数据采集系统来解决这一挑战。

关键观点3: 关于UniAD的影响

UniAD对自动驾驶系统的影响，特别是其对特斯拉FSD的潜在影响。

关键观点4: 关于具身世界模型的看法

李弘扬教授认为世界模型是理解动作指令并预测其结果的关键，对自动驾驶和具身智能至关重要。

关键观点5: 关于Scaling Law在具身智能领域的应用

李弘扬教授强调了其重要性，但也指出目前的研究还不够充分，需要更深入和细致的研究。

关键观点6: 关于人才培养的建议

李弘扬教授建议青年学子打好坚实的数学基础，掌握编程和广泛的技术能力，并强调保持冷静和独立思考的重要性。

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