原文作者：Rocky 

轉載：Daisy，火星財經

您要了解 #AI Agent，這本書(論文)是每個人繞不過去的必讀之物。李飛飛(AGENT AI)，這是我今年看過最具爽感和未來方向的書籍，並且全文理解不難，沒有深邃的專業術語和算法邏輯，值得每一個普通人讀一讀，文末評論有全文鏈接。

我可以負責任的告訴大家：AI Agent 是人工智能中後期最值得投資的領域(無論是美股還是Web3領域)，也是最貼近To C可以感知到的方向，對於老百姓來說，是最直接能接觸到且可以大規模使用的領域。

正如它開篇論文描述的：AI Agent系統的概述，該系統能夠在不同領域和應用中感知和行動。AI Agent是作爲通向通用人工智能（AGI）的有前景的途徑。AI Agent訓練已經證明了在物理世界中對多模態理解的能力。它爲與現實無關的訓練提供了一個框架，通過利用生成式人工智能與多個獨立數據源相結合。我們提出了 一個能夠在許多不同領域和應用中感知和行動的代理人工智能系統的總體概述，作爲通向 AGI的代理範式。

其中文章中着重提及了AI Agent在多模態人機交互（HCI）的技術現狀、應用前景及未來發展方向，從中展現出的一些核心技術與創新性方向，是值得我們深度思考和挖掘的，不要讓AI Agent 只停留在語音交互，視覺交互層面，它的範圍更加廣闊：

1. 多模態HCI的核心概念與意義

多模態HCI通過集成語音、文本、圖像、觸覺等多種信息模式，實現人與計算機之間的自然、靈活、高效交互。這一技術的核心目標是：

• 提高交互的自然性與沉浸感。

• 拓展人機交互的場景適用性。

• 促進計算機理解人類多樣化輸入模式的能力。

2. 未來發展方向

文章中從五個研究領域進行了系統的梳理：

1.大數據可視化交互

概念：將複雜數據轉化爲易於理解的圖形化表示，通過多感知通道（視覺、觸覺、聽覺等）增強用戶體驗。

進展：

• 基於虛擬現實（VR）和增強現實（AR）的數據可視化探索；

• 在醫療和科研領域中，通過觸覺反饋（如力覺和振動反饋）幫助用戶更好地理解數據分佈。

應用：

• 智能城市監控：通過動態熱力圖實時展示城市流量數據。

• 醫療數據分析：結合觸覺反饋進行多維數據的探究。

2.基於聲場感知的交互

概念：利用麥克風陣列和機器學習算法分析環境中的聲場變化，幫助實現非視覺化的人機交互。

進展：

• 聲源定位技術的精度提升；

• 噪聲環境下的魯棒性語音交互技術。

應用：

• 智能家居：語音控制設備，無需接觸即可完成任務。

• 助殘技術：爲視覺障礙用戶提供基於聲音的交互方式。

3.混合現實實物交互

概念：通過混合現實技術（MR）將虛擬信息與物理世界交融，用戶可使用現實中的物體操控虛擬環境。

進展：

• 基於物理觸覺的虛擬物體交互優化；

• 高精度物理-虛擬對象映射技術。

應用：

• 教育培訓：通過模擬現實環境進行沉浸式教學。

• 工業設計：利用虛擬原型進行產品驗證。

4.可穿戴交互

概念：

通過智能手錶、健康監測設備等可穿戴設備，採用手勢、觸摸或皮膚電子技術實現交互。

進展：

• 皮膚傳感器的靈敏度和耐用性提升；

• 多通道融合算法增強交互準確性。

應用：

• 健康監控：心率、睡眠和運動狀態的實時跟蹤；

• 遊戲娛樂：通過可穿戴設備操控虛擬角色。

5.人機對話交互

概念：

研究語音識別、情感識別、語音合成等技術，讓計算機更好地理解和響應用戶的語言輸入。

進展：

• 大語言模型的普及（如GPT等）極大提高對話系統的自然性；

• 語音情感識別技術的準確率提升。

應用：

• 客服機器人：支持多語言語音交互。

• 智能助理：個性化語音指令響應。

所以我們看到很多AI Agent 的項目，尤其是Web3領域的，大多還停留在人機對話交互的智能助理層面，比如24小時發推文，千人千面的AI語音聊天，情侶聊天等。但最近我們也觀察到一些做智能穿戴的 #Depin 項目+ #AI 的結合，來提供身體健康數據領域的創新，比如戒指(具體哪一家我就不奶了，自己可以去查，也是 #SOL 鏈生態的)，比如手錶，比如吊墜等。這裏面的機會比傳統只做單一的 #AI 公鏈或者應用，來的更有價值和有趣，投資人也會更喜歡，畢竟我們投了2家，硬件+軟件+AI，這將是一個潛力的方向！

3. 目前科技企業大力投入的領域

1. 拓展交互方式：探索新型交互手段，如嗅覺和溫度感知等，進一步提升多模態融合的維度。

2. 優化多模態組合：設計高效、靈活的多模態組合方式，使不同模式之間能夠更自然地協同工作。

3. 設備小型化：開發更輕便、更低功耗的設備以適應日常使用。

4. 跨設備分佈式交互：提升設備間的互操作性，實現無縫的多設備交互。

5. 算法魯棒性提升：特別是在開放環境下，提高多模態感知與融合算法的穩定性與實時性。

4. 值得投資的應用場景

• 醫療康復：通過語音、圖像和觸覺反饋，幫助患者進行康復訓練與心理疏導。

• 辦公教育：提供智能化辦公助手和個性化教育平臺，提升效率與體驗。

• 軍事仿真：結合混合現實技術，用於作戰模擬與戰術培訓。

• 娛樂與遊戲：打造沉浸式遊戲與娛樂體驗，增強用戶與虛擬環境的互動感。

總結：李博士這篇文章，利用AI Agent未來落地的場景應用，系統性地梳理了多模態HCI的核心技術，並結合實際應用和未來研究方向，爲 #AIAgent 的投資者指明瞭方向和投資的邏輯。這篇文章，可以說是2024年必讀的AI書籍，讓我更清晰地認識到多模態人機交互技術在推動未來智能化生活中的關鍵作用，揭示了它在開放環境和複雜場景下的巨大潛力。投資未來，才能把握財富！還是那句話：佈局 #AI，學習 #AI，投資 #AI。刻不容緩！