「科技+文化」的智能產品在世運村圈粉
2026-01-08 23:56 8,257次浏览自2023年起，被外界譽為「人工智慧教父」的傑弗裡·辛頓每年都會在公開場合發出關於AI的警告。 那一年，他提醒人們，AI的發展將帶來越來越大的風險。 2024年，他聲稱，AI將操控人類。 2025年，他在上海舉辦的世界人工智慧大會上，將人類與AI的關係形容為「把小老虎當寵物」——當幼虎長大後，很可能傷人。 近日，2025世界機器人大會在北京亦莊舉行，各類機器人颳起運動旋風。圖/記者 賈天勇 攝 如今，在AI帶來的蓬勃機遇面前，越來越多的人並非害怕技術本身，而是擔心自己無法掌握方向盤。 人工智慧的發展正以難以預測的速度推進，而治理機制和國際共識仍然滯後。 面對這場技術變革，中國正在給出自己的方案——不僅考慮如何發展，更著眼於如何在發展中確保安全、在競爭中尋求合作。 其一是保證人工智慧健康有序發展。 「不發展是最大的不安全。」幾周前的中國網際網路大會上，清華大學智能法治研究院院長申衛星的這句話，引起了業內共鳴。 他認為，當前在人工智慧領域，不能因為治理或立法，扼殺掉產業發展的機會。「但人工智慧也確實必須保證健康有序發展，這個底線是應該明確的。」 業內普遍認為，人工智慧領域的治理，應在設定明確底線的前提下，為發展留出充足的空間。而鼓勵創新應該作為人工智慧治理的第一原則。 近期召開的國務院常務會議明確指出，當前人工智慧技術加速迭代演進，要深入實施「人工智慧+」行動，大力推進人工智慧規模化商業化應用，推動人工智慧在經濟社會發展各領域加快普及、深度融合，形成以創新帶應用、以應用促創新的良性循環。 其二是加快形成多元協同治理格局。 治理的目標不僅是防範風險，更要讓技術在可控範圍內釋放最大價值。國務院常務會議提出，要提升安全能力水平，加快形成動態敏捷、多元協同的人工智慧治理格局。 中國社會科學院法學研究所網絡與信息法研究室副主任周輝對三裡河表示，人工智慧技術屬於顛覆性技術，在治理過程中，需要將一致性評估、合規性審查等引入人工智慧監管機制。同時，考慮到人工智慧發展速度不斷加快，應適應性地構建敏捷治理機制。 此外，由於人工智慧技術在全球各領域都會產生深遠影響，其發展和應用帶來的風險與挑戰往往是跨越國界的，治理更需國際合作。對此，中國是倡導者也是積極實踐者。 中國工程院院士鄔賀銓在2025網際網路安全大會上指出，數字空間是人類共同的新家園，人工智慧與數字安全的挑戰是全球性的，單打獨鬥無法應對。 復旦大學中國研究院副研究員劉典認為，中國應摒棄個別國家的「小院高牆」政策，通過「一帶一路」等多雙邊框架，推動AI技術務實合作。 中國社會科學院法學研究所教授姚佳表示，打造一個全方位、多層次、匯聚廣泛共識，具有包容性、平等性和多元性的人工智慧治理框架，應是各國未來合作的重要方向。 其三是讓技術解決技術的挑戰。 面對人工智慧帶來的新挑戰，傳統、被動、碎片化的安全防護已力不從心，亟須變革。 鄔賀銓曾多次表示，要創新升級數字安全防護體系，構建AI驅動的主動免疫。 2025世界人工智慧大會期間，辛頓呼籲人類探索通用AI訓練方法，使人工智慧向善。 上海人工智慧實驗室主任周伯文指出，在面對長期風險，特別是管理可能超越人類智能的智能體時，要轉向「內生安全」的新思路，即從「讓人工智慧變得安全」(Make AI Safe)邁向「打造安全的人工智慧」(Make Safe AI)。前者是後置性的安全補丁，缺乏敏捷性和韌性；後者則強調安全的內生性和原生性。 人工智慧的未來，並不只是關於算力的競賽。更重要的是，誰能在技術創新與規則之間找到平衡，誰就有可能贏得真正的主動。 中國正在給出的答案，是一條兼顧發展、治理與技術安全的道路。 (「三裡河」工作室)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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