8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
本報杭州8月3日電(記者劉習、陸健)近日,浙江大學腦機智能全國重點實驗室發布了最新研製的新一代神經擬態類腦計算機——Darwin Monkey(中文名「悟空」),是神經元規模超過20億的基於專用神經擬態晶片的類腦計算機。 類腦計算是將生物神經網絡的工作機理應用於計算機系統設計中,構建像大腦一樣低功耗、高並行、高效率、智能化的計算系統。據介紹,「悟空」由15臺刀片式神經擬態類腦伺服器組成,每一臺刀片式類腦伺服器內部集成了64顆達爾文3代類腦計算晶片,神經元數量已接近獼猴大腦規模,在典型運行狀態下功耗約為2000瓦。 為了充分釋放類腦計算機能力,團隊還採用分層資源管理架構,研製了新一代達爾文類腦作業系統,實現了神經擬態任務的高效並發調度與系統資源的動態優化。此外,團隊還在該類腦計算機上部署了多項智能應用。 目前,「悟空」不僅能夠運行DeepSeek完成邏輯推理、內容生成和數學求解等智能任務,還能初步模擬包括秀麗線蟲、斑馬魚、小鼠以及獼猴等不同神經元規模的動物大腦,為腦科學研究提供了新的手段。 「悟空」類腦計算系統的推出,將為現有計算場景提供新的計算範式,解決現有深度網絡及大模型高能耗、高計算量的問題;還將作為神經科學家研究腦的仿真工具,提供新的實驗手段,並在減少真實的生物實驗的基礎上更好地理解大腦;並以仿腦的工作機制和超越人腦的運算速度,推動通用人工智慧的發展。 作者:本報記者 劉習 陸健《光明日報》( 2025年08月04日 07版)
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