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恭喜，你发布的帖子
发布于 2026-05-13 15:43:54
10楼
乐工，你所说的那个场景2，就是从A点到B点，中间有移动障碍的情况下顺利运行，AI 之前，早就有成熟的案例了。
比如扫地机器人，或者酒店里的送餐机器人。
原理很简单的：生成一个全景地图，A与B的坐标定了以后，就按最短路径（或者提前规划好的几条路径）走X\Y\Z坐标就行。在这个过程中，检测是否有障碍物，有就按预设的策略偏移X/Y/X。如果能绕开，那就前行后再按最短或者预设路径走。绕不开就继续绕。除非一直原地打转。否则，总能绕过去。
你说的没错！之前，我也与你相同的看法。不仅是这个例子，好多所谓“智能”动作设备，我也觉得这功能通过精细的编程、调试不也能实现么？
程序逻辑是透明的，完全可控的、可解释的；而AI Agent智能体，则是个“黑箱”，你根本不知道它是怎么处理的。两者在99%的正常场合，行为都差不多。但遇到特殊场合，AI智能体就能自主决策处理。像这种发现路径不可达，它会原路退回，另辟蹊径。而编程的，只能根据当前，最多上几个周期的。
当然了，这也和AI智能体的迭代有关系。（一开始就是笨笨的，面世就是2.0；估计1.0会被骂死。之后3.0以至4.0就很少愚钝，比较丝滑了。）
这里也说明了一个积累数据问题，其实，大多数的（正常）数据，对训练并不是特别重要，反而是其他情况的数据非常重要。
（就像那次遇到故障车占道，它居然毫不犹豫地压着白实线绕过去。按规则呢？不知它是怎么“想”的。）
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