Archetype AI开发的“大型行为模型”有什么作用？

发表于 2025-8-2 19:54

发表于 2025-9-27 21:28

LBM 可生成物理 AI 功能，直接在边缘设备（如电视、智能音箱、安全摄像头、汽车等）上运行。

发表于 2025-9-27 21:31

推动 AI 与物理世界的深度融合，LBM 的研发标志着 AI 从“数字世界”向“物理世界”的延伸。通过直接解析传感器数据，AI 能够更真实地理解环境，并为机器人、自动驾驶、智能制造等领域提供底层支持。

发表于 2025-9-28 06:26

Archetype AI 开发的“大型行为模型”（LBM）是一种能够感知、理解和推理周围世界的新型人工智能模型，其核心作用在于揭示非结构化传感器数据中的行为模式，并将实时传感器数据与自然语言结合，实现人机交互的便捷化，同时支持边缘设备的智能决策。

发表于 2025-9-28 08:27

LBM 可处理来自多种传感器（如毫米波雷达、摄像头、麦克风等）的非结构化数据，识别其中隐藏的行为模式。例如，在智能家居场景中，它能通过毫米波雷达监测 3 米范围内人和移动物体的位置、大小和速度，分析用户行为习惯（如活动时间、路径等）。

发表于 2025-9-28 11:21

在工业领域，LBM 可解析设备振动、温度、电流等传感器数据，预测设备故障或优化生产流程。

发表于 2025-9-28 13:33

实时数据与自然语言交互，LBM 支持用户通过自然语言与传感器系统交互。例如，用户可询问：“过去 10 分钟发生了什么？”或下达指令：“当你看到一个人时，打开灯”。模型能理解问题意图，并基于实时传感器数据提供答案或执行操作。

发表于 2025-9-28 15:33

支持低功耗与低碳化设计，LBM 的智能决策能力使设备能在不中断的情况下自动调整工作状态。

发表于 2025-9-28 16:29

跨领域泛化能力，LBM 基于物理 AI 技术，能够适应不同物理现象、领域和应用场景。

发表于 2025-9-28 17:41

英飞凌作为半导体领导者，将 LBM 与其毫米波雷达、MCU 等硬件结合，提供端到端的传感器解决方案。

发表于 2025-9-28 19:30

英飞凌的 AI 开发者平台可自动生成代码，简化 LBM 在客户设备上的部署。

发表于 2025-9-29 10:58

推动 AI 与物理世界的深度融合

发表于 2025-9-29 15:27

Archetype AI开发的应用

发表于 2025-9-30 11:09

AI的应用还是非常广泛的

发表于 2025-9-30 13:58

推动 AI 与物理世界的深度融合，LBM 的研发标志着 AI 从“数字世界”向“物理世界”的延伸

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