简要结论：物理AI（Physical AI）正在成为人工智能发展的新方向，它的现实性在于能否真正理解并遵循物理规律。目前已有测试框架和硬件架构推动落地，但仍存在显著差距，现实应用需要长期迭代。
🧩 什么是“物理AI”
定义：物理AI强调让人工智能不仅能生成文本或图像，还要能在现实世界中遵循物理定律，具备“具身智能”（Embodied AI）的能力。
目标：解决 AI 在仿真到现实（Sim-to-Real）转化中的落地难题，让机器人、自动驾驶、数字孪生等应用更可靠。
🔍 当前研究进展
PAI-Bench 测试框架：佐治亚理工学院与卡内基梅隆大学团队提出的标准，用于评估 AI 是否理解物理规律。测试包含 2808 个真实案例，涵盖自动驾驶预测、机器人操作等场景。结果显示：人类准确率约 93.2%，而最佳 AI 模型仅 64.7%。
英伟达“物理AI”战略：在 CES 2026 提出，基于 Vera Rubin 超算平台 + Omniverse 仿真环境 + Jetson T4000 边缘硬件，构建闭环架构，强调“不要只生成像素，要生成行动”。
✅ 现实性分析
优势：
技术驱动：硬件（GPU、边缘计算）和仿真平台（Omniverse）已具备支撑条件。
应用需求强烈：自动驾驶、机器人、工业制造等都需要 AI 遵循物理规律。
研究路径明确：已有标准化测试框架（PAI-Bench），为模型改进提供方向。
局限：
理解不足：现有模型在物理推理上的表现远低于人类水平。
数据难题：物理规律涉及连续性和复杂交互，难以通过大规模数据直接学习。
落地成本高：需要强算力、精细仿真和高性能硬件，短期内难以普及。
⚠️ 风险与挑战
幻觉问题：AI可能生成视觉效果逼真但违反物理规律的结果。
安全性：在自动驾驶或机器人场景中，错误的物理推理可能导致事故。
标准缺失：虽然有 PAI-Bench，但行业尚未形成统一的评估体系。
🎯 综合评价
物理AI的现实性在于“方向明确、路径清晰，但短期难以完全落地”。
它更像是未来十年 AI 的关键突破口：从“生成像素”走向“生成行动”。目前仍处于探索阶段，但随着硬件、仿真和测试框架的成熟，物理AI有望逐步应用于自动驾驶、机器人和工业场景。
11 天前
简要结论：物理AI（Physical AI）正在成为人工智能发展的新方向，它的现实性在于能否真正理解并遵循物理规律。目前已有测试框架和硬件架构推动落地，但仍存在显著差距，现实应用需要长期迭代。 🧩 什么是“物理AI” 定义：物理AI强调让人工智能不仅能生成文本或图像，还要能在现实世界中遵循物理定律，具备“具身智能”（Embodied AI）的能力。 目标：解决 AI 在仿真到现实（Sim-to-Real）转化中的落地难题，让机器人、自动驾驶、数字孪生等应用更可靠。 🔍 当前研究进展 PAI-Bench 测试框架：佐治亚理工学院与卡内基梅隆大学团队提出的标准，用于评估 AI 是否理解物理规律。测试包含 2808 个真实案例，涵盖自动驾驶预测、机器人操作等场景。结果显示：人类准确率约 93.2%，而最佳 AI 模型仅 64.7%。 英伟达“物理AI”战略：在 CES 2026 提出，基于 Vera Rubin 超算平台 + Omniverse 仿真环境 + Jetson T4000 边缘硬件，构建闭环架构，强调“不要只生成像素，要生成行动”。 ✅ 现实性分析 优势： 技术驱动：硬件（GPU、边缘计算）和仿真平台（Omniverse）已具备支撑条件。 应用需求强烈：自动驾驶、机器人、工业制造等都需要 AI 遵循物理规律。 研究路径明确：已有标准化测试框架（PAI-Bench），为模型改进提供方向。 局限： 理解不足：现有模型在物理推理上的表现远低于人类水平。 数据难题：物理规律涉及连续性和复杂交互，难以通过大规模数据直接学习。 落地成本高：需要强算力、精细仿真和高性能硬件，短期内难以普及。 ⚠️ 风险与挑战 幻觉问题：AI可能生成视觉效果逼真但违反物理规律的结果。 安全性：在自动驾驶或机器人场景中，错误的物理推理可能导致事故。 标准缺失：虽然有 PAI-Bench，但行业尚未形成统一的评估体系。 🎯 综合评价 物理AI的现实性在于“方向明确、路径清晰，但短期难以完全落地”。 它更像是未来十年 AI 的关键突破口：从“生成像素”走向“生成行动”。目前仍处于探索阶段，但随着硬件、仿真和测试框架的成熟，物理AI有望逐步应用于自动驾驶、机器人和工业场景。
25 天前
这正是当前 AI 视频生成领域最前沿的突破方向。你提出的这个问题，本质上是在问如何让 AI 从“画皮”进阶到“画骨”——即不仅画面好看，运动逻辑也要符合现实世界的物理法则。 结合最新的技术进展（如 2025 年的相关研究），要让 AI 生成符合真实规律的视频，我们可以通过以下几种“高级语言描述法”来与模型沟通： 1. 使用“力提示”技术：像导演一样指挥物理力 🎬 这是谷歌 DeepMind 等团队提出的一种非常直观的方法。你不需要懂复杂的物理公式，只需要在提示词中描述“力”的存在。 描述力的方向与强度： 你可以直接告诉 AI 视频中存在某种力。例如，不只是写“旗帜飘动”，而是写“旗帜在强风中剧烈飘动”或“气球被轻轻向上吹起”。 区分全局力与局部力： 全局力（风、重力）： 影响整个画面。例如：“Global wind force blowing from left to right”（从左到右的全局风力）。 局部力（碰撞、推力）： 影响特定点。例如：“A ball rolling after being kicked”（球被踢后滚动）。 效果： AI 模型（如 CogVideoX 结合特定模块）能理解这些力的矢量场，从而生成符合动力学的运动，比如轻的物体被吹得更远，重的物体移动缓慢。 2. 调用“思维链”与物理常识：让 LLM 当质检员 🧠 有时候直接描述很难精准，我们可以借助大型语言模型（LLM）作为“中间人”来审核物理逻辑。这种方法（如匹兹堡大学的 PhyT2V）利用 LLM 的推理能力。 分步描述（Chain-of-Thought）： 你可以在提示词中要求 AI “思考过程”。例如，不只是生成“水倒入杯子”，而是引导它：“首先，水从壶嘴流出，形成抛物线；然后，水撞击杯底，产生涟漪；最后，水位上升，流速减慢。” 明确物理规则： 在提示词中直接嵌入物理常识。例如：“根据重力加速度，球下落的速度应该越来越快”或“流体具有粘性，流动时会有拉丝效果”。 回溯修正： 如果第一版视频不符合物理规律（比如球浮在空中），你可以通过反馈指令让系统进行“回溯推理”，识别出视频与物理规则的语义不匹配，并自动修正提示词重新生成。 3. 参数化控制：像物理老师一样给定数值 📏 如果你需要极其精确的物理运动（例如做科学实验模拟或电影特效），可以使用类似普渡大学 NewtonGen 框架的思路，直接给定物理参数。 设定初始状态： 在语言描述中包含具体的物理量。 位置与速度： “一个小球从坐标 (0, 10) 以初速度 5m/s 水平抛出”。 角度与旋转： “一个陀螺以角速度 10rad/s 旋转”。 质量与材质： “一个轻质的泡沫块”与“一个沉重的铁球”在相同力作用下的反应是不同的。 指定运动类型： 明确指出是“匀速直线运动”、“抛物线运动”还是“圆周运动”。AI 会根据这些语义，调用内置的“神经物理引擎”来计算轨迹，确保视频中的物体运动轨迹符合牛顿定律。 4. 结合物理引擎的混合描述：虚实结合 🧩 更高级的方法是让语言描述直接驱动物理模拟器（如 Blender, Genesis），然后将结果渲染成视频。 描述物理属性： 在提示词中指定物体的密度、弹性系数、摩擦力等。 事件驱动描述： 描述物体间的相互作用。例如：“一个刚性的小球撞击一个柔软的布料，布料发生形变并包裹住小球”。 通用物理引擎： 像 Genesis 这样的新模型，允许你用自然语言描述复杂的物理场景（如“一滴水滑落”），它能直接生成符合流体动力学的模拟数据，而不仅仅是看起来像视频的图像帧。 📝 总结：如何写出“物理级”提示词？ 为了更直观地掌握这种描述方式，这里总结了一个对比表： 一句话总结： 要用语言描述物理运动，关键在于将“视觉结果”转化为“物理过程”。多用描述力（风、推力）、属性（重力、粘性）、参数（速度、角度）的词汇，甚至直接告诉 AI 要遵循某种物理规律，这样生成的视频才会有真实的“重量感”和“真实感”。
28 天前
利用大语言模型（LLM）构建虚拟的“世界模型”（World Models），以此作为 KI 智能体（AI Agents）积累经验和训练的场所。 核心概念：让 LLM 成为 AI 的“模拟练习场” 目前，开发能在现实世界执行复杂任务的 AI 智能体（如机器人、自动化软件助手）面临一个巨大挑战：获取实际操作经验的成本极高且充满风险。 如果让机器人在物理世界中通过“试错”来学习，不仅效率低下，还可能造成硬件损毁。 研究人员提出的新思路是：利用已经掌握了海量人类知识的大语言模型（LLM），由它们通过文字或代码生成一个模拟的“世界模型”。 1. 什么是“世界模型”？ 世界模型是一种模拟器，它能预测特定行为可能产生的结果。 传统方式： 需要开发者手动编写复杂的代码来定义物理法则和环境规则。 LLM 驱动方式： 预训练的大模型（如 GPT-4 或 Claude）已经具备了关于世界运行逻辑的知识（例如：知道“推倒杯子水会洒”）。研究人员可以利用 LLM 自动生成这些模拟环境的逻辑。 2. 研究的具体内容 来自上海交通大学、微软研究院、普林斯顿大学和爱丁堡大学的国际研究团队对此进行了深入研究。他们测试了 LLM 在不同环境下充当模拟器的能力： 家庭模拟（Household Simulations）： 模拟洗碗、整理房间等日常任务。 电子商务网站（E-Commerce）： 模拟购物行为、库存管理等逻辑。 3. 关键发现： 强结构化环境表现更佳： 在规则清晰、逻辑严密的场景（如简单的文本游戏或特定流程）中，LLM 驱动的模拟效果非常好。 开放世界的局限性： 对于像社交媒体或复杂的购物网站这类高度开放的环境，LLM 仍需要更多的训练数据和更大的模型参数才能实现高质量的模拟。 真实观察的修正： 实验显示，如果在 LLM 模拟器中加入少量来自现实世界的真实观察数据，模拟的质量会显著提升。 对 AI 行业的意义 加速 AI 智能体进化： 这种方法让 AI 智能体可以在几秒钟内完成数千次的虚拟实验，极大加快了学习速度。 降低训练门槛： 开发者不再需要搭建昂贵的物理实验室，只需要调用 LLM 接口就能创建一个“训练场”。 2026 年的趋势： 这预示着 2026 年及以后，“自主智能体”将成为 AI 发展的核心，而这种“基于模拟的学习”将是通往通用人工智能（AGI）的关键一步。 总结 该研究证明，LLM 不仅仅是聊天机器人，它们可以演变成复杂的“数字世界创造者”。在这个虚拟世界里，新一代的 AI 智能体可以安全、低成本地反复磨练技能，最终再将学到的能力应用到现实生活和工作中。 （ 根据海外媒体编译 ）
1 个月前
YOLO（You Only Look Once），这确实是目前计算机视觉领域最热门、应用最广泛的目标检测算法之一。 简单来说，如果把计算机看作一个学生，传统的检测算法像是让学生“拿着放大镜，一点点扫描图片里有什么”，而 YOLO 则是让学生“一眼扫过整张图，立刻说出图里有什么、在哪儿”。 这种“一眼识别”的特性，让 YOLO 在速度和准确性上取得了极佳的平衡。结合掌握的资料，这里为你详细拆解一下 YOLO 的核心原理、发展历程以及它在现实中的应用。 🧠 YOLO 的核心工作原理：像人眼一样“扫视” YOLO 的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。它不需要像旧算法（如 R-CNN）那样先猜区域再识别，而是通过一次神经网络计算，直接从图像像素回归出物体的位置和类别。 我们可以把它的工作流程想象成老师给班级分组： 网格划分（Grid Cells）： 算法会将输入的图像划分为 S times S 个小格子（例如 7x7）。如果一个物体的中心点落在某个格子里，那个格子就“负责”检测这个物体。 边界框预测（Bounding Boxes）： 每个格子会预测出几个边界框（例如 2 个），每个框包含 5 个参数：中心坐标 (x, y)、宽 w、高 h 以及一个置信度（表示框里确实有物体的概率）。 类别概率（Class Probabilities）： 同时，每个格子还会预测这个框内物体属于各个类别的概率（比如是猫的概率 80%，是狗的概率 5%）。 非极大值抑制（NMS）： 因为多个格子可能会检测到同一个物体，最后会通过 NMS 算法“去重”，保留得分最高的框，去掉重叠度高且得分低的框。 📈 从 V1 到 V8：YOLO 的进化之路 YOLO 算法自 2015 年诞生以来，经历了多次重大的架构升级。为了让你更直观地了解，这里整理了主要版本的演进逻辑： YOLOv1： 首次提出“单阶段检测”概念，将检测视为回归问题。 开创性工作，速度快，但小目标检测精度一般。 YOLOv2/v3： 引入 Anchor Boxes（先验框）和多尺度预测。 检测精度大幅提升，尤其是小物体。v3 成为经典里程碑。 YOLOv4： 集成了大量优化技巧（CSPDarknet, PANet, Mosaic数据增强）。 在保持速度的同时，精度达到了当时的顶尖水平。 YOLOv5： 基于 PyTorch 实现，工程化极佳。 极易上手，提供了从小到大的多种模型（s/m/l/x），部署方便，工业界主流。 YOLOv8： 最新主流版本，进一步优化了架构和损失函数。 性能更强，支持分类、检测、分割等多种任务，是目前的首选之一。 💡 为什么 YOLO 如此受欢迎？ ⚡ 极快的速度： 由于只需要“看一次”，YOLO 可以轻松达到实时处理（如 45 FPS 甚至更高），非常适合处理视频流。 🌍 全局视野： 它在预测时利用了整张图的上下文信息，因此在背景中误检（把背景当作物体）的概率比两阶段算法要低。 🛠️ 强大的泛化能力： 它学习到的特征具有很好的通用性，迁移到其他数据集上通常也能取得不错的效果。 🚀 实际应用场景 基于 YOLO 的这些特性，它在很多领域都有广泛的应用： 📹 智慧安防： 实时监控画面中的人体检测、异常行为识别。 🚗 自动驾驶： 识别道路上的车辆、行人、交通标志，为车辆决策提供依据。 🏭 工业质检： 在生产线上快速识别产品缺陷、零件缺失或错位。 🏥 医疗影像： 辅助医生识别 X 光片或 CT 图像中的病变区域（如肿瘤）。 📦 物流分拣： 识别包裹上的条形码或分类标签。 💡 对初学者的建议 如果想入门或使用 YOLO 进行图像识别： 新手入门： 推荐从 YOLOv5 或 YOLOv8 开始。它们的官方文档非常完善，代码（通常是 PyTorch 版本）易于理解，且社区支持丰富。 数据准备： 图像识别的效果很大程度上取决于数据。你需要准备标注好的数据集（通常标注工具会生成 .txt 或 .xml 文件，标明物体的类别和坐标）。 硬件要求： 虽然 YOLO 很快，但训练过程通常还是需要 GPU（如 NVIDIA 显卡）来加速。
1 个月前
利用物理世界大模型，开发家居物联网AI应用。
3 个月前
KI-Marktplatz.com：德国AI平台公司业务介绍 AI-Marktplace（也称为KI-Marktplatz）是一家德国AI平台公司，总部位于德国（与帕德博恩大学和弗劳恩霍夫研究所等机构紧密合作），专注于为工程领域的产品开发者和团队提供定制化的AI解决方案。该平台于2020年代初推出（由联邦经济和能源部BMWk资助的“AI作为生态系统驱动者”竞赛项目），旨在通过生成式AI（GenAI）加速工业创新，帮助企业从产品构想到市场推出的全过程实现效率提升、开发时间缩短和成本降低。公司将前沿研究与实用工程经验相结合，强调无缝集成AI到现有IT系统中，避免业务中断。 业务模式 AI-Marktplatz.com 采用数字市场平台模式，连接AI解决方案提供商、专家和用户。核心是通过咨询、实施和合作伙伴生态变现： 收入来源：定制咨询服务、PoC（概念验证）开发、部署支持，以及市场交易（如AI模型和技术授权）。 价值主张：端到端支持，从用例识别到规模化部署，通常在4周内从idea到PoC，帮助企业自动化例行任务、标准化设计并提升创新潜力。 主要服务 平台的服务分为三个阶段，覆盖工程全生命周期： 用例识别（Use Case Identification）：系统分析过程痛点，提供AI专家访问和个性化推荐，帮助企业识别KI应用机会（如需求工程中提升50%生产力）。 用例实施（Use Case Implementation）：快速开发和测试PoC，验证AI益处并降低风险，聚焦于机械、电子、软件和系统建模。 用例 rollout（Use Case Rollout）：无缝扩展和集成AI解决方案到现有系统中，支持产品生命周期管理（PLM），如变体管理和追溯性搜索。 其他扩展服务包括： AI在需求工程中的应用（生成规格文档）。 聊天助手辅助系统工程。 生成式AI在机械设计（标准化零件）、电子（SPS代码生成）和软件开发中的集成。 目标受众 主要针对工业工程团队和产品开发者，包括制造业、汽车、机械和电子行业企业（如Claas、Hella Gutmann、Diebold Nixdorf）。适合希望通过AI自动化设计、减少制造成本并加速市场引入的中型企业。 关键平台功能 AI市场：汇集AI模型、技术、基础设施和用例库，支持云端（如领先云提供商）或本地部署。 技术栈：基于客户需求选择基础模型、GenAI框架（如最新生成技术），并集成IDS（International Data Spaces）参考架构，确保数据安全和主权。 创新支持：访问研究网络，保持趋势前沿；覆盖领域包括系统建模、学科特定开发和PLM优化。 独特卖点：工业级AI集成（非通用工具），强调安全、效率和可扩展性；通过网络连接研究（如帕德博恩大学HNI）和行业实践。 合作伙伴与独特优势 合作伙伴：与研究机构（如帕德博恩大学HNI、弗劳恩霍夫IEM、ITS-OWL）和行业协会（如prostep ivip、KI Bundesverband、International Data Spaces Association）紧密合作。实际案例包括Westaflex、Übermetrics Technologies等企业的AI集成。 背书：获得acatech成员Prof. Dr.-Ing. Jürgen Gausemeier、KI Bundesverband的Vanessa Cann等专家认可，突出平台的可靠性和创新性。 独特优势：结合学术研究与企业实践，提供“即插即用”AI解决方案；强调数据主权（通过IDS），适合对隐私敏感的德国工业。 整体使命 KI-Marktplatz.com 的使命是为产品开发者提供工业适用的AI工具，解锁生成式AI在工程中的潜力。通过加速开发、提升产能和降低风险，帮助企业更快地将创新推向市场，最终推动德国工业的数字化转型。
7 个月前
太阳能领域正快速融合 AI 技术，以下是当前在该领域中具有代表性的 AI 工具与平台，按用途分类整理： 🧠 一、太阳能项目选址与可行性分析 1. Aurora Solar（aurorasolar.com) 功能：屋顶建模、日照分析、经济性预测 技术：使用 AI 图像识别分析航拍图，自动识别屋顶尺寸和倾斜度 适用对象：住宅/商业屋顶光伏开发者 2. PVGIS + AI增强工具 功能：结合卫星气象数据与 AI 模型进行光照模拟和发电量预测 平台：由欧盟开发，可集成 AI 模型自行扩展 🔋 二、太阳能系统性能监测与预测维护（O\&M） 3. Raptor Maps（raptormaps.com) 功能：无人机+AI 图像识别检测光伏面板故障（如热点、碎裂、污染） 技术：深度学习自动识别热成像数据 适用对象：太阳能电站运营商、资产管理公司 4. SenseHawk（被 Reliance 收购） 功能：用 AI 进行太阳能电站生命周期管理，从设计、施工到运维 亮点：数字孪生模型、故障预测、运维效率提升 🔄 三、电站级发电预测与调度优化 5. Xendee 功能：微电网与多能系统（含太阳能）AI 优化模拟平台 用途：经济运行优化、容量规划、储能调度优化 6. Autogrid Flex 功能：AI预测负荷与太阳能产出，实时电网调度优化 适用对象：电力公司、能源服务商、聚合商（VPP） 🌐 四、全球资源分析与GIS应用 7. Solargis + AI（solargis.com) 功能：太阳辐射预测、建模、损失分析 AI用途：用于自动清洗数据、降噪、填补遥感缺失 8. Google Project Sunroof 功能：使用 AI + 卫星图像估算某一地址的太阳能潜力 适合：用户自助查询装太阳能是否划算（美国可用） 🧰 五、开发者工具 & 开源资源 9. pvlib-python + AI 模块集成 功能：开源光伏建模库，适合与机器学习框架结合，如： 使用 scikit-learn / XGBoost 做发电量预测 结合 TensorFlow 实现组件级健康预测 10. SolarAI Technologies（亚洲新兴平台） 服务：结合 Google Earth + AI 识别建筑屋顶，做户用光伏推广、商机推荐 目标：为销售团队提供自动线索生成与客户分析 📌 典型AI应用方向小结： 领域 AI应用举例 项目选址 卫星图像识别、屋顶建模、光照模拟 系统监测 无人机图像分析、热成像故障识别 发电预测 天气+历史数据机器学习建模 运维优化 故障预测、数字孪生、维护建议 智能营销 潜在客户自动识别、报价模拟 （ ChatGPT推荐 ）
9 个月前
AI技术在汽车行业应用广泛，在研发设计上，能生成设计方案、优化虚拟仿真测试；生产制造中，智能机器人提高效率与质量，AI用于检测和流程优化；自动驾驶方面，实现环境感知、决策与路径规划；智能座舱里，多模态交互和智能显示提升体验；售后服务时，可诊断预测故障、提供客户服务；在销售和市场分析中，能预测趋势、精准营销。 研发设计 方案生成与优化：AI算法能根据市场需求和消费者喜好，快速生成多种汽车外形、内饰设计方案。还可通过大模型技术筛选参数，优化设计，缩短设计、验证和修改周期。 虚拟仿真测试：利用AI进行车辆性能、安全性等方面的虚拟仿真测试，如车身气密性仿真、喷涂仿真等，减少实际测试次数，降低研发成本。 生产制造 智能机器人装配：智能机器人可精确完成复杂装配任务，通过内置传感器和智能控制系统，实时监测零部件尺寸精度、装配紧密程度等参数并及时调整。 质量检测：AI视觉检测系统对生产线上的质量图片进行分析计算，能自动识别缺陷并警告、推送责任人处理，还可自动生成统计报表。 生产流程优化：通过分析生产数据，AI找出瓶颈环节和潜在质量问题，实现生产效率最大化和产品质量最优化。数字孪生技术可创建物理车辆的虚拟副本，用于测试产品性能，优化制造过程。 自动驾驶 环境感知与决策：依靠车载传感器、摄像头和雷达收集环境信息，由AI算法分析处理，实现车辆自主导航和决策，如自适应巡航、自动紧急制动等。 路径规划：根据实时路况和目的地，AI为车辆规划最优行驶路径，同时考虑交通规则、行人等因素，确保行驶安全和高效。 智能座舱 语音交互：语音助手可识别和理解驾驶员的语音指令，实现导航、音乐播放、车窗控制等功能，让驾驶员专注于驾驶。 情感交互：通过监测驾驶员的表情、情绪等，提供情感陪伴和个性化服务，如根据驾驶员情绪调整车内氛围灯、音乐等。 售后服务 故障诊断与预测：基于车辆传感器数据和历史维修记录，AI可预测车辆可能出现的故障，提醒车主及时保养和维修。在维修时，AI系统能快速定位故障原因，提供维修方案建议。 客户服务：AI驱动的虚拟助手在售前、售中和售后为客户提供支持，解答产品咨询、处理投诉等，提供24小时不间断服务，提高客户满意度。 供应链管理 需求预测：AI通过分析市场趋势、消费者行为等数据，帮助汽车制造商预测未来市场需求，以便合理安排生产计划和原材料采购。 库存管理与物流优化：优化库存管理，减少库存积压和缺货现象。同时，AI优化物流配送路线和计划，提高物流效率，降低成本。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI