海外華媒海南採訪行：雕塑前追憶南僑機工回國抗戰
2026-03-06 07:03 9,852次浏览在通往AGI的道路上，並非每一步都是激動人心的百米衝刺，更多的是考驗耐力的長途跋涉 自ChatGPT橫空出世後，幾乎每一次來自OpenAI公司的產品革新，都會在全球引發震動。這一次發布的GPT-5也不例外。 據報導，OpenAI執行長薩姆·奧特曼稱，GPT-5是「世界上最好的模型」，代表著OpenAI在開發通用人工智慧(AGI)道路上邁出了「重要一步」。OpenAI官網介紹，GPT-5採用統一系統架構，整合了高效基礎模型、深度推理模塊和實時路由系統，能夠根據不同情況判斷何時該快速回應，何時應進行深度推理思考以提供專家級的答案。 GPT-5的發布，可謂讓市場期待已久。在長達數月的猜測和無盡的社區討論之後，這隻「狼」終於來了。然而，當OpenAI拉開帷幕，展示其最新成果時，市場的反應卻頗為複雜。 雖然GPT-5面向所有用戶開放、推理加強等方面確實有一些亮點，但相比ChatGPT初次亮相開啟新紀元的震撼，或是Sora用文字生成視頻帶來的那種「未來已至」的眩暈感，GPT-5的發布更像是一次意料之中的升級：掌聲仍然熱烈，但似乎缺少了過往那種足以撼動整個行業根基的驚呼。 GPT-5從登場之前就背負了人們厚重的期望。人們期待的不再是量變，而是又一次質變，或是能自主完成複雜長期任務的超級助理，或是能進行實時情感交互的數字伴侶，又或是能提出全新科學假說的研究夥伴。然而，GPT-5帶來的，更多是「更好」而非「全新」——它的錯誤更少，邏輯更嚴謹，能處理更長的上下文，理解更複雜的指令。 但這些「看不見的」改進，對於已經習慣了視覺奇觀的人們而言，衝擊力是有限的。特別是，在OpenAI籌備GPT-5的這段時間裡，整個行業並未停滯。谷歌的Gemini系列、Anthropic的Claude 3系列，以及眾多開源模型的快速迭代，已經讓市場對大模型的各項能力有了更清晰的認知。 競爭的加劇，使得任何一家公司的領先優勢都變得不再那麼絕對，市場的「驚喜閾值」被前所未有地拉高。也因此，GPT-5帶來的不是顛覆，而是一次「預期的校準」。它告訴我們，在通往AGI的道路上，並非每一步都是激動人心的百米衝刺，更多的是考驗耐力的長途跋涉。 革命性的突破往往是可遇不可求的，它們總是建立在無數次枯燥、繁瑣的量變積累之上。GPT-5在降低「幻覺」、提升事實準確性、增強安全護欄等方面所做的努力，雖然不像生成一段不存在的電影那樣令人驚喜，但都是至關重要的進步，是AI從「玩具」走向「工具」，再從「工具」走向「基礎設施」的必經之路。 成都商報-紅星新聞特約評論員 陳白
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)
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