創下電影票房新紀錄的「浪浪山」在哪裡|上觀時評
2026-01-21 19:07 9,761次浏览「奮楫篤行」2025年中經濟系列報導⑤ 人形機器人正在成為「打工人」 2025年政府工作報告提出，培育壯大新興產業、未來產業，並首次提及「具身智能」。人形機器人是「具身智能」「智慧機器人」的典型代表。 從春晚舞臺上扭秧歌，到馬拉松跑道上一決高下，再到格鬥賽場上對抗比拼……2025年人形機器人不斷刷新人們的認知。實際上，除了參與常規的表演「業務」之外，人形機器人還進入到生產、服務領域，工作起來「有模有樣」，正加速向「打工人」方向進化。 製造業「前線」的「新工人」 凌晨三點，極氪汽車一家工廠的總裝車間依舊燈火通明。 42℃高溫中，數臺身高1.76米的Walker S2人形機器人正有條不紊地搬運物料箱。當電量告急時，其中一臺機器人行走至換電站，自主完成插拔電池，短短3分鐘後，便「滿血」回歸產線。 這套由優必選研發的全球首套人形機器人自主換電系統，能讓人形機器人在高溫或極寒的工廠環境中連軸運轉，實現7×24小時不間斷作業。 當前，我國製造業面臨著巨大的人員需求缺口。一些年輕人更傾向選擇更自由的靈活就業崗位，而不是進工廠車間。在優必選首席品牌官譚旻看來，面對供需矛盾，人形機器人或將成為「破局」關鍵。 據介紹，Walker S系列人形機器人已覆蓋汽車、3C電子、智慧物流三大領域的操作、分揀和質檢等多個工種。一系列新技術有望填補機械臂在柔性領域無法勝任的功能空白。 越來越多的人形機器人企業開始開發工業應用場景。近期，賽博格機器人推出了專為高危工業場景設計的全尺寸仿生人形機器人Cyborg-R01；上海電氣發布的首款自研人形機器人「溯元」，能夠勝任搬運、裝配等高強度工作任務；而靈寶CASBOT旗下的首款雙足人形機器人「CASBOT 01」，已經被送進工廠打螺絲，裝配筆記本電腦…… 據2025世界機器人大會透露，我國工業機器人應用已覆蓋國民經濟71個行業大類、236個行業中類。 「真幹活」「幹真活」的「服務員」 「加冰的芬達訂單，現在開始為您製作。」隨著飲料機傳出溫和的回應聲，XMAN-F1人形機器人一手拿著飲料杯，一手緩緩推動開關，夏日冰飲穩穩注入杯中。 就在附近，孩子們正聚精會神地盯著另一臺人形機器人手中的爆米花杯。左手持杯、右手拿鏟……經過一番絲滑操作，機器人端出了「新鮮出爐」的爆米花。 在2025世界人工智慧大會「機器人技能大舞臺」展區，擎朗智能帶領旗下機器人「打工天團」，亮出了「真幹活」「幹真活」的口號。 「今年和去年有很大的不同，之前是一堆機器人『杵』在那裡，今年大家都在找場景、找應用，先幹起來，實實在在去解決商業落地問題。」擎朗智能CEO李通介紹。 圍繞經濟社會的服務需求，不少國內企業公布了新場景新應用。銀河通用首款輪式人形機器人GALBOT G1，實現了在無人藥店商品的揀選；智元機器人對外展示了人形機器人掃描快遞條碼、抓取包裹並分揀至不同區域的情形…… 據了解，近年來，服務機器人在家用服務、倉儲物流、商用服務、養老助殘、醫療康復等領域的滲透率提升顯著。 人形機器人「整活」「打工」，離不開「具身智能」的不斷創新與成熟。該領域已成為多地緊盯的布局目標。北京提出，到2027年，圍繞具身大小腦模型等方面突破不少於100項關鍵技術，培育千億級產業集群。上海則提出，到2027年，要實現「三百」，即集聚百家行業骨幹企業、落地百大創新應用場景、推廣百件國際領先產品，並推動核心產業規模突破500億元。 有分析指出，人形機器人是「具身智能」的核心載體，政策支持、技術成熟、需求激增與供給競爭正在共同驅動行業發展。伴隨產品成熟度的不斷提升，人形機器人的身影將會在各式各樣的生活場景之中「亮相」。 實現「打工賺錢」夢仍需時間 當前，包括人形機器人在內的通用機器人已經成為全球主要市場的競爭焦點。中關村軟體和信息服務產業創新聯盟副秘書長劉玉書認為，開發好、應用好人形機器人，將會深刻影響中國經濟民生的發展前景。從經濟層面看，這一產業將成為新增長引擎；從民生層面看，將能提高百姓生活質量，減緩人口老齡化衝擊。 《人形機器人產業發展研究報告(2024年)》預計，從2024年底到2028年，我國整機市場規模約在20至50億元；到2035年，整機市場規模達到約500億元；到2045年後，在用人形機器人超過1億臺，進入各行業領域，整機市場規模可達約10萬億元級別。 中國電子學會透露，在2024年，我國工業機器人市場銷量達30.2萬套，連續12年成為全球最大工業機器人市場。我國人形機器人在運動性、靈巧性等方面已實現重大突破，整體水平處於全球第一方陣。 與此同時，部分業內人士認為，要實現人形機器人的大規模商用落地，還需要時間。李通就指出，與功能單一的展示、清潔、送餐等專用機器人不同，人形機器人所要應付的場景更多、更複雜。譚旻也透露，優必選人形機器人的工業化應用正在從實驗室走向「實訓」，目前還未進入規模化應用階段，不過，「實訓」需求增速很快。 通過分析近幾年機器人應用的增長原因，李通說，人工智慧是核心推動力，人形機器人的未來將主要取決於「大腦」的智能水平。因此，無論是公眾還是資本，都要對技術迭代充滿耐心與信心。「機器人數量超過人的數量，這是必將發生的事情。」(實習生李悅佳參與採寫) 陳鍵 楊曦 來源：人民網
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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