#LLM推理优化#具身智能代理#多模态交互
苹果推理与规划研讨会：大模型迈向具身智能的工程路线图
苹果集结学界研究如何让AI从被动应答升级为主动规划、跨模态执行任务的智能体。 解决当前大模型“只会聊天不会做事”的落地瓶颈，推动AI从文本生成走向真实环境决策。 苹果生态闭环+硬件传感器+真实用户场景，是训练可靠智能体的天然试验场。
落地难度
5.0
搞钱系数
3.0
综合指数
4.0
核心亮点
- 是什么：苹果集结学界研究如何让AI从被动应答升级为主动规划、跨模态执行任务的智能体。
- 核心解决：解决当前大模型“只会聊天不会做事”的落地瓶颈，推动AI从文本生成走向真实环境决策。
- 为什么重要：苹果生态闭环+硬件传感器+真实用户场景，是训练可靠智能体的天然试验场。
落地难度分析
一人公司几乎无法复现：需多模态数据采集（摄像头/传感器）、物理仿真环境、大规模强化学习算力，且多数论文依赖苹果内部数据与设备接口。
盈利潜力分析
买单群体: B端客户：自动化测试工具商、RPA厂商、智能客服系统集成商；C端极客：Mac自动化脚本用户。 思路: 封装轻量级“桌面智能体”SaaS：基于Ferret-UI等开源成果，提供网页/APP自动操作API，按调用次数收费；或开发Mac菜单栏插件，帮用户自动填表、比价、整理文件。