「碳水」選對了，吃得飽還不長胖 | 科學減重一起來
2026-01-22 05:19 2,186次浏览上海8月12日電 (記者 陳靜)復旦大學方面12日披露，由內地與港澳15家高校和科研機構共同發起的生命科學開放聯盟(簡稱：聯盟)在香港正式成立。 聯盟將依託復旦大學設立秘書處；將依託香港科技大學設立香港代表處。聯盟還將充分發揮粵港澳大灣區產業、科技金融、國際合作的疊加優勢，打通科研成果高效轉化路徑，探索內地與港澳的成果轉化和產業孵化機制。 生命科學開放聯盟12日在香港正式成立。(復旦大學供圖) 據悉，聯盟下設若干專門委員會，凝聚各方資源，打造一系列全球生命科學界能夠便捷共享的優質公共產品，初期將重點聚焦：高水平國際期刊、科研數據匯交平臺、生物資源庫和科研成果轉化路徑等。數據平臺專委會召集人——中國科學院院士、復旦大學校長金力表示，聯盟將建設國際化科研數據開放生態，構建科學數據治理與共享規則，同步建設高質量數據合規開放平臺。他希望聯盟充分發揮港澳高校的區位與制度優勢，促進生命科研數據的跨境流通和合規開放。 在當天舉行的「內地與港澳大學校長圓桌會議」上，北京大學、清華大學、復旦大學、上海交通大學、浙江大學、廈門大學、中山大學、西湖大學、深圳醫學科學院9所內地高水平大學和新型研究機構的主要負責人，與香港大學、香港中文大學、香港科技大學、香港理工大學、香港城市大學和澳門大學6所港澳大學的校長，共同啟動聯盟。 據悉，聯盟成立後，將引領推動生命科學領域科技創新與產業創新融合發展，打造全球創新網絡和人才培養高地，為造福人類健康，應對糧食危機、極端天氣等全人類共同面臨的挑戰發揮重要作用。 同日，香港科技大學校長葉玉如代表聯盟發表了《生命科學的全球開放與合作倡議》(簡稱：「倡議」)，呼籲全世界生命科學界：全面響應聯合國教科文組織開放科學建議，堅持全球生命科學研究與創新的開放、合作、交流與協同，共同促進人類的健康與福祉。 根據「倡議」，今後，聯盟將著重推動四個方面的國際合作：合作培養人才、協同攻關創新、資源開放共享、多模式促進轉化。據悉，各方將聚焦生命健康領域終極科學問題和前沿領域，持續加強全球科研合作與協同創新，強化生命科學跨國創新網絡；共同推動科研文獻資源、科研設施資源、科研數據資源與生物樣本資源的合規開放與全球共享；共同促進研究成果加速轉化等。 金力在聯盟理事會第一次會議上介紹，聯盟歡迎並將主動邀請生物醫學領域的全球頂尖高校和科研機構加入，同時也將對發展中國家和地區的機構加入聯盟予以特別的支持。他說：「這將成為聯盟接下來一段時期的重點工作。」(完)
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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