行駛車輛遭閃電擊中 雨天行車注意防雷
2026-01-05 14:23 7,684次浏览8月8日至12日，以「讓機器人更智慧，讓具身體更智能」為主題的2025世界機器人大會在北京舉辦。這場為期5天的盛會展示了機器人領域的最新突破，令觀眾大飽眼福——400多位國內外專家學者、企業家、國際機構代表齊聚一堂，共話機器人領域前沿技術，分享最新產品與應用；220家國內外知名機器人企業攜1500餘件產品集中亮相；還有100餘款新品在此首發首秀。 世界機器人大會已成功舉辦10屆。「10年來，世界機器人大會在推動科技創新與產業創新融合發展、提升機器人應用質效、擴大國際交流合作等方面持續耕耘、久久為功，不但成為全球機器人領域的『創新引領盛會』『產業促進盛會』『應用推廣盛會』『國際合作盛會』，更成為機器人賦能千行百業、走進千家萬景的推動者、參與者和見證者。」中國電子學會理事長徐曉蘭表示。 走進世界機器人大會會場，猶如進入由機器人構建的未來世界。在大會搭建的生產製造、倉儲物流、安全防護、家政服務、教育醫療等500餘個場景內，來自不同企業、形態各異的機器人同臺競技，接受觀眾的「檢閱」：有的靠近貨架，按照訂單一一取貨；有的站在球門前，拉開架勢準備撲下一記射門；還有的忙著分揀雜亂的衣物，嫻熟地疊好，並收納到整理箱內…… 這些只是機器人產業發展的一個縮影。迅速接受指令並作出反應，動作靈活、穩定、連貫，正是機器人技術高速迭代、智能水平大幅提升的最好證明。 徐曉蘭介紹，2024年，我國機器人專利申請量佔全球機器人專利申請總量的2/3。同時，機器人核心零部件形成豐富的自有產品譜系；機器人大模型、智能協同控制、人機互動等核心技術不斷突破；機器人標準工作體系初步構建，中試、檢測、認證等服務體系加速布局。 我國高度重視機器人產業發展。相關統計顯示，今年上半年，我國機器人產業營業收入同比增長27.8%，工業機器人和服務機器人產量同比分別增長35.6%和25.5%，連續12年成為全球最大工業機器人市場，我國也是全球第一大機器人生產國。另據統計，我國工業機器人產量從2015年的3.3萬套增長至2024年的55.6萬套，服務機器人產量也從2020年的662.3萬套攀升至2025年的1051.9萬套。工業機器人應用覆蓋國民經濟71個行業大類、236個行業中類，製造業機器人密度躍升至全球第三位。 此次大會期間，人氣最高的區域莫過於全球首個機器人綜合生態平臺——「機器人大世界2.0」。據了解，該平臺創新推出兩大消費業態——全球首個具身智慧機器人4S店和機器人主題餐廳「機器人焰究所」。以此為核心載體，北京經濟技術開發區與多家知名機器人企業以及北京人形機器人創新中心重大創新平臺等產業基礎聯動，構建全球機器人產業生態新地標。 奶茶、咖啡、煎餅、烤串……在「機器人焰究所」餐廳內，琳琅滿目的飲品小吃均由機器人現場製作完成。不僅如此，消費者一進入餐廳，就可以享受到全息光影迎賓、仿生人形機器人酒保服務等全流程智能服務。用餐期間，機器人樂隊演奏、歷史名人機器人脫口秀等逐一上演。該餐廳旨在打造集「舌尖體驗、文化感知、科技互動」於一體的沉浸式消費新場景。 而具身智慧機器人4S店則是為了更好地打通產業落地「最後一公裡」。它將傳統汽車4S店模式引入機器人產業，主要展示涵蓋醫療類、工業類、陪伴類、仿生類、人形雙足類、集成類、人形輪式類等7大類100餘項產品。該店面向企業端用戶構建起「場景體驗—即時銷售—服務交付」一體化模式，並融合定製化開發、金融及機器人租賃服務，為機器人企業提供從研發到市場的轉化通道，也為用戶創造深度接觸與體驗的前沿平臺。據了解，本屆大會期間，共售出機器人及相關產品1.9萬臺，銷售額超2億元。 「未來，『機器人大世界2.0』還將規劃建設機器人酒店，實現全流程智能化服務，致力於打造科技旅遊與商務新地標，持續引領機器人產業創新應用與融合發展。」北京市相關負責人介紹，目前北京市機器人產業發展水平位居全國前列。其中，人形機器人產業規模約佔全國1/3，今年上半年產業營收增長近40%，機器人專精特新「小巨人」企業數量居全國首位。今後，北京將持續加大機器人產業的發展支持力度，全力打造具有國際影響力的機器人創新高地。 (本報北京8月13日電 本報記者 李春劍 張景華 劉巖)
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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