全國花粉過敏指數地圖出爐 看未來三天哪裡易「中招」→
2025-10-26 09:46 5,142次浏览文/陳昊星 在賽場上切磋武藝、踢足球、跑馬拉松；在景區裡進行舞獅表演、為遊客端茶倒水、打卡拍照；在工廠車間搬運物料、協同作業……一批批基於具身智能打造的機器人，正加速融入人們的生活。 自年初首次被寫入政府工作報告以來，具身智能便在政策加持和資本追捧下全面躍升為新興風口。這個新興領域，到底發展到哪兒了？ 各地支持具身智能不遺餘力 從政策布局到資源加持，各地對具身智能的支持不遺餘力。 目前，北京、上海已分別成立國家地方共建具身智慧機器人創新中心、國家地方共建人形機器人創新中心。浙江、安徽、湖北、廣東、四川等地均成立省級機器人創新中心，集聚區域產業優勢力量，推動技術共享與聯合攻關。 上海專門出臺了《上海市具身智能產業發展實施方案》，為這一產業量身定製扶持政策。根據方案，上海計劃到2027年，實現具身模型、具身語料等方面核心算法與技術突破不少於20項；建設不少於4個具身智能高質量孵化器，實現百家行業骨幹企業集聚、百大創新應用場景落地與百件國際領先產品推廣，具身智能核心產業規模突破500億元。 江蘇省崑山市也在近日發布《崑山市推動具身智能產業創新發展的行動方案(2025-2027年)》，提出圍繞AI伺服器、智慧機器人、智能網聯汽車、低空飛行器四項前沿領域，開展「十個一批產業行動」，打造新千億級產業集群。 多地加快布局具身智能的同時，業界亦動作頻頻。 京東在7月21日一天內連投三家人形機器人企業，宇樹科技以120億元的估值啟動IPO輔導，智元機器人透露於近日獲得正大集團旗下正大機器人的戰略投資……人形機器人作為該領域最具代表性的實體，一段時間以來，行業融資及上市步伐加快。 企查查數據顯示，截至7月下旬，國內人形機器人相關現存企業達834家，主要分布在華東地區、華南地區。從註冊資本分布來看，超5成相關現存企業註冊資本在千萬級別及以上。從註冊量角度來看，2024年註冊量同比增長103.92%至104家，截至目前今年已註冊123家，其中上半年註冊量達105家，同比增長183.78%。 產業快速起步仍待突破 越來越多資金與資源正向具身智能聚集，產業發展目前處於何種階段？ 大連理工大學力學與航空航天學院教授解兆謙接受國是直通車採訪時表示，目前，我國具身智能產業整體仍處於起步階段，距離真正成熟和廣泛應用尚有較大差距。 他直言，在複雜多變的家庭環境，或災害救援等高度混亂的場景中，機器人往往難以全面、準確地感知周圍環境，從而及時調整策略並找到最佳行動路徑。要實現具身智能的全面普及，仍需攻克諸多技術難題，前路任重而道遠。 在解兆謙看來，未來具身智能產業亟須在感知系統、運動控制、人機互動、算法算力及軟硬體集成等方面實現突破。 解兆謙分析稱，感知系統方面，現有傳感器精度遠低於人類皮膚，難以高效感知溫度、壓力、剪切力及滑移等多模態信息。運動控制存在模式單一，難以適應多樣且強耦合的交互場景。人機互動方面，隨著媒介擴展至動作、身體狀態及環境物品，機器人處理複雜信號的能力面臨重大挑戰。同時，多模態觸覺反饋設備的開發仍是關鍵技術瓶頸。 上海社科院研究員、南通大學長三角現代化研究院院長何建華接受國是直通車採訪時亦表示，目前，具身智能發展介於傳統機器人與人形機器人之間，尚處過渡階段。但自年初被寫入政府工作報告以來，國內具身智能領域已進入快速發展期，在實體場景、工業網際網路等方面的落地應用日益增多。 專家：行業監管須跟上技術迭代 日前召開的2025世界機器人大會上，發布了2025具身智慧機器人十大發展趨勢，包括具身感認知協同、多層次端到端決策、智能控制、生成式AI設計、軟硬體一致性、大工廠仿真系統、高質量數據集、人機協同、跨學科開源社區以及安全與倫理建設等。 何建華指出，具身智能產業目前在長三角地區已具備一定先發優勢，尤其上海在政策和園區布局方面起步較早，國家政策出臺之前就已謀劃相關規劃。此外，該地區產業基礎雄厚，製造業體系完備，數據積累豐富，技術與人才資源高度集聚，依託上海、杭州、南通等地的科研實力和產業鏈配套，已形成較完善的創新生態。 據解兆謙觀察，部分地區發展具身智能產業存在一定的跟風和應用複雜等問題，容易脫離本地產業基礎，導致低效投入和資源浪費，尤其是缺乏核心技術人才。此外，一些企業為吸引關注，過度強調產品展示和外觀設計，忽視安全和人機互動體驗。所以，行業標準和監管體系要進一步跟上技術快速迭代。 2024年10月，國家地方共建人形機器人創新中心發布了《人形機器人分類分級應用指南》。解兆謙認為，該非強制性標準側重功能分類，缺乏對關鍵安全性能(如動態環境下感知誤判率)和倫理風險(如自主決策權限、隱私保護)的強制約束。將強制性安全標準與交互能力評估納入監管，引導企業聚焦技術核心，才是下一步亟待完善的發展方向。 何建華則提醒，具身智能產業還可能面臨同質化競爭的風險。地方政府後續在推動產業發展的過程中，應善於發現問題，針對性地制定和完善相關標準。鑑於新興技術領域技術細節複雜，政府部門在專業認知上可能不及科研人員，因此需要充分依託專家力量，強化引導和把關，確保產業健康有序發展。
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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