AI Agent助力财富规划：解锁未来财富增长的秘密路径

您要了解 #AI Agent，这本书(论文)是每个人绕不过去的必读之物。李飞飞《AGENT AI》，这是我今年看过最具爽感和未来方向的书籍，并且全文理解不难，没有深邃的专业术语和算法逻辑，值得每一个普通人读一读，文末评论有全文链接。

我可以负责任的告诉大家：AI Agent 是人工智能中后期最值得投资的领域(无论是美股还是Web3领域)，也是最贴近To C可以感知到的方向，对于老百姓来说，是最直接能接触到且可以大规模使用的领域。

正如它开篇论文描述的：AI Agent系统的概述，该系统能够在不同领域和应用中感知和行动。AI Agent是作为通向通用人工智能（AGI）的有前景的途径。AI Agent训练已经证明了在物理世界中对多模态理解的能力。它为与现实无关的训练提供了一个框架，通过利用生成式人工智能与多个独立数据源相结合。我们提出了 一个能够在许多不同领域和应用中感知和行动的代理人工智能系统的总体概述，作为通向 AGI的代理范式。

其中文章中着重提及了AI Agent在多模态人机交互（HCI）的技术现状、应用前景及未来发展方向，从中展现出的一些核心技术与创新性方向，是值得我们深度思考和挖掘的，不要让AI Agent 只停留在语音交互，视觉交互层面，它的范围更加广阔：

1. 多模态HCI的核心概念与意义

多模态HCI通过集成语音、文本、图像、触觉等多种信息模式，实现人与计算机之间的自然、灵活、高效交互。这一技术的核心目标是：

• 提高交互的自然性与沉浸感。

• 拓展人机交互的场景适用性。

• 促进计算机理解人类多样化输入模式的能力。

2. 未来发展方向

文章中从五个研究领域进行了系统的梳理：

1.大数据可视化交互

概念：将复杂数据转化为易于理解的图形化表示，通过多感知通道（视觉、触觉、听觉等）增强用户体验。

进展：

• 基于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的数据可视化探索；

• 在医疗和科研领域中，通过触觉反馈（如力觉和振动反馈）帮助用户更好地理解数据分布。

应用：

• 智能城市监控：通过动态热力图实时展示城市流量数据。

• 医疗数据分析：结合触觉反馈进行多维数据的探究。

2.基于声场感知的交互

概念：利用麦克风阵列和机器学习算法分析环境中的声场变化，帮助实现非视觉化的人机交互。

进展：

• 声源定位技术的精度提升；

• 噪声环境下的鲁棒性语音交互技术。

应用：

• 智能家居：语音控制设备，无需接触即可完成任务。

• 助残技术：为视觉障碍用户提供基于声音的交互方式。

3.混合现实实物交互

概念：通过混合现实技术（MR）将虚拟信息与物理世界交融，用户可使用现实中的物体操控虚拟环境。

进展：

• 基于物理触觉的虚拟物体交互优化；

• 高精度物理-虚拟对象映射技术。

应用：

• 教育培训：通过模拟现实环境进行沉浸式教学。

• 工业设计：利用虚拟原型进行产品验证。

4.可穿戴交互

概念：

通过智能手表、健康监测设备等可穿戴设备，采用手势、触摸或皮肤电子技术实现交互。

进展：

• 皮肤传感器的灵敏度和耐用性提升；

• 多通道融合算法增强交互准确性。

应用：

• 健康监控：心率、睡眠和运动状态的实时跟踪；

• 游戏娱乐：通过可穿戴设备操控虚拟角色。

5.人机对话交互

概念：

研究语音识别、情感识别、语音合成等技术，让计算机更好地理解和响应用户的语言输入。

进展：

• 大语言模型的普及（如GPT等）极大提高对话系统的自然性；

• 语音情感识别技术的准确率提升。

应用：

• 客服机器人：支持多语言语音交互。

• 智能助理：个性化语音指令响应。

所以我们看到很多AI Agent 的项目，尤其是Web3领域的，大多还停留在人机对话交互的智能助理层面，比如24小时发推文，千人千面的AI语音聊天，情侣聊天等。但最近我们也观察到一些做智能穿戴的 #Depin 项目+ #AI 的结合，来提供身体健康数据领域的创新，比如戒指(具体哪一家我就不奶了，自己可以去查，也是 #SOL 链生态的)，比如手表，比如吊坠等。这里面的机会比传统只做单一的 #AI 公链或者应用，来的更有价值和有趣，投资人也会更喜欢，毕竟我们投了2家，硬件+软件+AI，这将是一个潜力的方向！

3. 目前科技企业大力投入的领域

1. 拓展交互方式：探索新型交互手段，如嗅觉和温度感知等，进一步提升多模态融合的维度。

2. 优化多模态组合：设计高效、灵活的多模态组合方式，使不同模式之间能够更自然地协同工作。

3. 设备小型化：开发更轻便、更低功耗的设备以适应日常使用。

4. 跨设备分布式交互：提升设备间的互操作性，实现无缝的多设备交互。

5. 算法鲁棒性提升：特别是在开放环境下，提高多模态感知与融合算法的稳定性与实时性。

4. 值得投资的应用场景

• 医疗康复：通过语音、图像和触觉反馈，帮助患者进行康复训练与心理疏导。

• 办公教育：提供智能化办公助手和个性化教育平台，提升效率与体验。

• 军事仿真：结合混合现实技术，用于作战模拟与战术培训。

• 娱乐与游戏：打造沉浸式游戏与娱乐体验，增强用户与虚拟环境的互动感。

总结：李博士这篇文章，利用AI Agent未来落地的场景应用，系统性地梳理了多模态HCI的核心技术，并结合实际应用和未来研究方向，为 #AIAgent 的投资者指明了方向和投资的逻辑。这篇文章，可以说是2024年必读的AI书籍，让我更清晰地认识到多模态人机交互技术在推动未来智能化生活中的关键作用，揭示了它在开放环境和复杂场景下的巨大潜力。投资未来，才能把握财富！还是那句话：布局 #AI，学习 #AI，投资 #AI。刻不容缓！