根據市場調研機構Statista數據顯示，全球的AR/AR的市場規模預計目前將達到2500億美元，Manus作為VR手套領域的領軍企業，足以顛覆你的認知。本篇文章將帶你解讀Manus產品，針對用戶提出的種種問題，Manus又將如何解決且讓使用者放心？我們離“上帝之手”越來越近！
什么是Manus產品
Manus的創始人是肖弘（Manus和Monica的創始人）。Manus團隊在2025年3月5日發布了Manus產品，對于這款AI產品，它可以自主執行任務，甚至是股票預測，它是基于Multiple Agent多代理系統的又一個智能體，結合了機器力學、計算機視覺、機器學習、傳感器等多個技術，它的操作很靈活，目標在于突破傳統機器臂的局限性，使得機器具備類似人類的手部感知、決策與執行能力，令人驚嘆！
并且研究表明，Manus在GAIA基準測試中表現優異，超越了OpenAI的Deep Research，值得點贊
Manus核心技術支柱與功能
（1）觸覺傳感器。通過柔性電子和納米材料模仿皮膚觸覺，識別物理溫度、紋理、硬度，借助上面的Manus手套就很好理解，它作為手和接觸地的中間介，需要使兩者達到高度的“零”距離
（2）視覺—動作聯合建模。?3D重建：通過雙目立體視覺實現亞毫米級物體定位（誤差<0.1mm）? 深度學習抓取策略：Google的數據集訓練模型，抓取成功率達到92%
（3）動作環境感知。實時的SLAM技術：比如波士頓力Atlas機器人通過RGB-D相機與IMU融合，? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?實現0.05m/s動態避障
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 物體姿態估計：MIT的Mask R-CNN變體在遮擋條件下仍能識別90%的隨機? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 擺放物體?
（4）自主決策與任務進行。Manus內置先進的思考和規劃能力，能夠理解復雜的指令，分解任務并且調用適當的工具。當我們想搜索什么資料時，Manus會自動搜索最新數據、整理信息并輸出結構化的文檔
（5）多工具集成。從編寫代碼到處理文件，Manus支持多種工具的無縫調用，它不僅僅可以生成代碼，還能直接執行并調試，確保結果的準確
（6）多格式交付。無論是生成文本，表格還是可視化圖表，Manus都能根據需求輸出多樣化的成功，滿足個人以及團隊的廣泛應用場景
Manus的應用場景
（1）首先可以解決各種教育問題，甚至生成視頻教學材料，一鍵生成PPT，解決學習問題，幻想隨著該項產品的成熟，可以減輕許多學生的壓力，例如寫個什么作文，分析某個題目，一鍵生成論文等等
（2）保險比較。它可以分析不同的保險政策，為你選擇最優解
（3）市場研究。它可以幫你尋找某串代碼的Bug，整合市場信息，幫助創業
（4）股票分析。深入市場的研究，設計互動式儀表板，幫助你進行投資
對于Manus的應用場景遠遠不止于此，AI產品的日益成熟，對整個國家的影響也是很大的
性能與基準測試
測試結果：
Manus的顯著優勢在于其在GAIA的基準測試中的表現。什么是GAIA呢？它是一個評估通用AI助手的基準，測試內容包括推理、多模態處理、網頁瀏覽和工具使用能力。根據GAIA基準測試論文，GAIA提出了466個現實世界問題，對人類來說概念上很簡單，但對與AI來說有著很大的挑戰，人類在測試中得分92%，而配對插件的GPT-4僅得15%，這個差距確實很大。
Manus在所有三個難度級上都達到了最優的狀態，超越了OpenAI的Deep Research。根據DataCamp博客，Deep Research由即將推出的o3模型驅動，適合市場分析、法律案例總結等任務。Manus的表現優于此，說明Manus在任務處理上更高一籌！
技術架構與局限性：
Manus的多代理系統（MAS）是其核心技術，通過云端虛擬機進行，確保性能和可擴展性。根據一些分析，Manus在專業領域，比如醫療、法律合同上依賴工具鏈，缺乏真正的領域知識泛華能力。
用戶反饋與市場影響：
發布之后，社交媒體討論很激烈，許多用用戶邀請碼進行測試。許多的測試人似乎都很滿意，能執行幾乎所有的計算任務，這說明Manus在用戶體驗上還是被認可的，但是也有用戶反映為哈不能像DeepSeek那樣公開測試，反而需要使用邀請碼才行呢？針對這個問題，Manus團隊給出了解釋：
對于Manus產品的需求量，Manus團隊超出預估，目前正在也全力完善這個產品！對于Manus中文版本，該團隊正在開發中，相信不久，便可以公布測試！
Manus與DeepSeek
（1）底層的架構
| 維度 | DeepSeek | Manus |
| 核心技術 | 混合專家模型（MoE結構） | 多智能體協作+工具鏈調度 |
| 決策邏輯 | 單線程深度推理 | 0.1秒級任務拆解與并行執行 |
（2）功能差異
DeepSeek向著“超級大腦”方向發展，它令人最認可的是HumanEval代碼生成82.6%通過率（碾壓GPT-4），在數學競賽上達到人類前5%水平，這是非常值得被認可的！
Manus更傾向于打造“數字打工人”。從需求理解到成果交付的端到端閉環，可以自動生成含動態演示的PPT的課件，它依賴工具鏈，缺點是跨平臺自主創新力不足！
成本效率對比DeepSeek憑借MoE架構將推理成本壓縮至GPT-4的1/10，而Manus通過異步執行實現“批量任務處理”，同時處理15份簡歷分析的總成本僅僅為單任務的3倍，這在企業級場景下更具優勢！
AI人工智能的發展
AI的智能進展
結合當前AI技術與機器人的不斷出現，GPT-4、DALL-E3等模型已實現文本、圖像、語言的多模態交互，么來將進一步打通跨模態理解與生成，比如視頻制作、3D生成，這些未來都可能交給AI來完成，在教育、行業設計、娛樂等方面不斷革新
效率的提升
輕量化模型：MLOps工具推動模型壓縮技術，使邊緣設備也能運行高性能AI，推動互聯網的發展。開元協議競爭方面，各個開源模型持續迭代，降低企業研發門檻，但可能引發技術標準碎片化問題
面臨的社會挑戰
AI的出現必然會替代許多崗位，這是必然趨勢，但是同時也會產生許多的新崗位出現，根據世界經濟論壇預測，到2027年AI將代替8500萬個崗位，而隨之產生的新崗位可能多達9700萬個新崗位。企業需平衡技術創新與社會責任，個人需要繼續深入學習，以適應時代的變化
AI如何實現問答
（1）對問答數據的不斷積累
這些數據可以來自很多地方，比如百科全書、各大論壇、問答社區、醫學領域等等，它都可以學習，然后對這些相關的數據進行預處理，進行裁剪、刪除、添加，最后根據用戶的需求，比如需要簡單的一個總結，甚至是長達幾萬字的論文，它將這些術業專語進行分析處理，根據用戶的身份進行適量的修飾
（2）從規則到生成式AI
基于規則的問答系統，適用場景比如數據庫、Excel表格，通過關鍵詞的匹配，達到正確的有效信息，通過遍歷算法定位答案的節點，這些依賴人工制定規則，無法處理復雜的語境
（3）統計學習與檢索式QA
關鍵技術采用詞匯到文檔的映射，快速篩選相關文檔片段，通過TF-IDF或余弦相似度匹配問題與篩選答案，這些可以高效處理海量非結構化數據，但是答案質量依賴數據覆蓋率和檢索策略
（4）生產式AI
核心技術采用訓練語言模型（如GPT、BERT）和微調（Fine-Tuning）。通過預訓練、微調、推理生成來完成生產，根據用戶的需求最后生成流暢的文本，也可能產生一些錯誤
AI的出現是否會取代程序員
綜合目前AI的發展趨勢，對許多崗位的影響是很大的，面臨裁員也是一種趨勢，那么程序員會被這么先進的AI取代嗎？
我們在各個AI工具生成的代碼，代碼的邏輯，以及某個技術的解析，AI的回答比許多人甚至專業大佬都要全面，但是程序員的工作，其實是在和需求在拉扯，本質上是在觀察和摸索人的需求，然后進行篩選，這個過程不是短時可以完成的，很耗費精力。因此想在短時取代程序員，并不可能，但是高級AI的出現，一定提高效率，這是必然的，當某個企業的效率提高，一定會加深對人的要求，這是必然趨勢。
我們還需要考慮一個問題，AI會提高效率，但是AI畢竟只是一個產品，是產品就需要市場，那么對于這么高級的產品，它的對象一定是有界限的，比如你不能將智能手機、電腦推向部落，因此它的市場是受到影響的，在這里，考慮到大多數人失業的問題，那么就會引發一系列問題，比如現在的年輕人不想結婚、生育，這就影響了人口發展方向，對此，國家肯定會解決，AI產品是推動這個時代的發展，讓更多的人生活越來越效率，而不是實現人類階梯，這點我相信咱們得國家，所以面對這個趨勢，是必然的，我們只有學習，而不能一直處于這個消極的情緒之中！
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