根据市场调研机构Statista数据显示，全球的AR/AR的市场规模预计目前将达到2500亿美元，Manus作为VR手套领域的领军企业，足以颠覆你的认知。本篇文章将带你解读Manus产品，针对用户提出的种种问题，Manus又将如何解决且让使用者放心？我们离“上帝之手”越来越近！
什么是Manus产品
Manus的创始人是肖弘（Manus和Monica的创始人）。Manus团队在2025年3月5日发布了Manus产品，对于这款AI产品，它可以自主执行任务，甚至是股票预测，它是基于Multiple Agent多代理系统的又一个智能体，结合了机器力学、计算机视觉、机器学习、传感器等多个技术，它的操作很灵活，目标在于突破传统机器臂的局限性，使得机器具备类似人类的手部感知、决策与执行能力，令人惊叹！
并且研究表明，Manus在GAIA基准测试中表现优异，超越了OpenAI的Deep Research，值得点赞
Manus核心技术支柱与功能
（1）触觉传感器。通过柔性电子和纳米材料模仿皮肤触觉，识别物理温度、纹理、硬度，借助上面的Manus手套就很好理解，它作为手和接触地的中间介，需要使两者达到高度的“零”距离
（2）视觉—动作联合建模。 3D重建：通过双目立体视觉实现亚毫米级物体定位（误差<0.1mm） 深度学习抓取策略：Google的数据集训练模型，抓取成功率达到92%
（3）动作环境感知。实时的SLAM技术：比如波士顿力Atlas机器人通过RGB-D相机与IMU融合， 实现0.05m/s动态避障
物体姿态估计：MIT的Mask R-CNN变体在遮挡条件下仍能识别90%的随机 摆放物体
（4）自主决策与任务进行。Manus内置先进的思考和规划能力，能够理解复杂的指令，分解任务并且调用适当的工具。当我们想搜索什么资料时，Manus会自动搜索最新数据、整理信息并输出结构化的文档
（5）多工具集成。从编写代码到处理文件，Manus支持多种工具的无缝调用，它不仅仅可以生成代码，还能直接执行并调试，确保结果的准确
（6）多格式交付。无论是生成文本，表格还是可视化图表，Manus都能根据需求输出多样化的成功，满足个人以及团队的广泛应用场景
Manus的应用场景
（1）首先可以解决各种教育问题，甚至生成视频教学材料，一键生成PPT，解决学习问题，幻想随着该项产品的成熟，可以减轻许多学生的压力，例如写个什么作文，分析某个题目，一键生成论文等等
（2）保险比较。它可以分析不同的保险政策，为你选择最优解
（3）市场研究。它可以帮你寻找某串代码的Bug，整合市场信息，帮助创业
（4）股票分析。深入市场的研究，设计互动式仪表板，帮助你进行投资
对于Manus的应用场景远远不止于此，AI产品的日益成熟，对整个国家的影响也是很大的
性能与基准测试
测试结果：
Manus的显着优势在于其在GAIA的基准测试中的表现。什么是GAIA呢？它是一个评估通用AI助手的基准，测试内容包括推理、多模态处理、网页浏览和工具使用能力。根据GAIA基准测试论文，GAIA提出了466个现实世界问题，对人类来说概念上很简单，但对与AI来说有着很大的挑战，人类在测试中得分92%，而配对插件的GPT-4仅得15%，这个差距确实很大。
Manus在所有三个难度级上都达到了最优的状态，超越了OpenAI的Deep Research。根据DataCamp博客，Deep Research由即将推出的o3模型驱动，适合市场分析、法律案例总结等任务。Manus的表现优于此，说明Manus在任务处理上更高一筹！
技术架构与局限性：
Manus的多代理系统（MAS）是其核心技术，通过云端虚拟机进行，确保性能和可扩展性。根据一些分析，Manus在专业领域，比如医疗、法律合同上依赖工具链，缺乏真正的领域知识泛华能力。
用户反馈与市场影响：
发布之后，社交媒体讨论很激烈，许多用用户邀请码进行测试。许多的测试人似乎都很满意，能执行几乎所有的计算任务，这说明Manus在用户体验上还是被认可的，但是也有用户反映为哈不能像DeepSeek那样公开测试，反而需要使用邀请码才行呢？针对这个问题，Manus团队给出了解释：
对于Manus产品的需求量，Manus团队超出预估，目前正在也全力完善这个产品！对于Manus中文版本，该团队正在开发中，相信不久，便可以公布测试！
Manus与DeepSeek
（1）底层的架构
| 维度 | DeepSeek | Manus |
| 核心技术 | 混合专家模型（MoE结构） | 多智能体协作+工具链调度 |
| 决策逻辑 | 单线程深度推理 | 0.1秒级任务拆解与并行执行 |
（2）功能差异
DeepSeek向着“超级大脑”方向发展，它令人最认可的是HumanEval代码生成82.6%通过率（碾压GPT-4），在数学竞赛上达到人类前5%水平，这是非常值得被认可的！
Manus更倾向于打造“数字打工人”。从需求理解到成果交付的端到端闭环，可以自动生成含动态演示的PPT的课件，它依赖工具链，缺点是跨平台自主创新力不足！
成本效率对比DeepSeek凭借MoE架构将推理成本压缩至GPT-4的1/10，而Manus通过异步执行实现“批量任务处理”，同时处理15份简历分析的总成本仅仅为单任务的3倍，这在企业级场景下更具优势！
AI人工智能的发展
AI的智能进展
结合当前AI技术与机器人的不断出现，GPT-4、DALL-E3等模型已实现文本、图像、语言的多模态交互，么来将进一步打通跨模态理解与生成，比如视频制作、3D生成，这些未来都可能交给AI来完成，在教育、行业设计、娱乐等方面不断革新
效率的提升
轻量化模型：MLOps工具推动模型压缩技术，使边缘设备也能运行高性能AI，推动互联网的发展。开元协议竞争方面，各个开源模型持续迭代，降低企业研发门槛，但可能引发技术标准碎片化问题
面临的社会挑战
AI的出现必然会替代许多岗位，这是必然趋势，但是同时也会产生许多的新岗位出现，根据世界经济论坛预测，到2027年AI将代替8500万个岗位，而随之产生的新岗位可能多达9700万个新岗位。企业需平衡技术创新与社会责任，个人需要继续深入学习，以适应时代的变化
AI如何实现问答
（1）对问答数据的不断积累
这些数据可以来自很多地方，比如百科全书、各大论坛、问答社区、医学领域等等，它都可以学习，然后对这些相关的数据进行预处理，进行裁剪、删除、添加，最后根据用户的需求，比如需要简单的一个总结，甚至是长达几万字的论文，它将这些术业专语进行分析处理，根据用户的身份进行适量的修饰
（2）从规则到生成式AI
基于规则的问答系统，适用场景比如数据库、Excel表格，通过关键词的匹配，达到正确的有效信息，通过遍历算法定位答案的节点，这些依赖人工制定规则，无法处理复杂的语境
（3）统计学习与检索式QA
关键技术采用词汇到文档的映射，快速筛选相关文档片段，通过TF-IDF或余弦相似度匹配问题与筛选答案，这些可以高效处理海量非结构化数据，但是答案质量依赖数据覆盖率和检索策略
（4）生产式AI
核心技术采用训练语言模型（如GPT、BERT）和微调（Fine-Tuning）。通过预训练、微调、推理生成来完成生产，根据用户的需求最后生成流畅的文本，也可能产生一些错误
AI的出现是否会取代程序员
综合目前AI的发展趋势，对许多岗位的影响是很大的，面临裁员也是一种趋势，那么程序员会被这么先进的AI取代吗？
我们在各个AI工具生成的代码，代码的逻辑，以及某个技术的解析，AI的回答比许多人甚至专业大佬都要全面，但是程序员的工作，其实是在和需求在拉扯，本质上是在观察和摸索人的需求，然后进行筛选，这个过程不是短时可以完成的，很耗费精力。因此想在短时取代程序员，并不可能，但是高级AI的出现，一定提高效率，这是必然的，当某个企业的效率提高，一定会加深对人的要求，这是必然趋势。
我们还需要考虑一个问题，AI会提高效率，但是AI毕竟只是一个产品，是产品就需要市场，那么对于这么高级的产品，它的对象一定是有界限的，比如你不能将智能手机、电脑推向部落，因此它的市场是受到影响的，在这里，考虑到大多数人失业的问题，那么就会引发一系列问题，比如现在的年轻人不想结婚、生育，这就影响了人口发展方向，对此，国家肯定会解决，AI产品是推动这个时代的发展，让更多的人生活越来越效率，而不是实现人类阶梯，这点我相信咱们得国家，所以面对这个趋势，是必然的，我们只有学习，而不能一直处于这个消极的情绪之中！