格陵蘭島300萬年冰川轟然倒塌
2025-11-09 17:40 5,867次浏览當北人亦創國際會展中心內的機械臂完成一次精準抓取、格鬥表演的人形機器人完成一輪攻擊，機器人產業規模的曲線便又上揚一些。 一年前，世界機器人大會(WRC)的A、B展廳，也是「滿場」人形機器人，但能動的不多。一年後，摔倒已不是參展商擔心的bug，幾乎每一家都能說出自己已落地的場景，從「炫技」向「量產落地」的轉變不難捕捉。2025年，正成為機器人產業走向賽場的「交卷時刻」，上半年我國機器人產業營收同比增長27.8%。 一個微妙的信號同時出現，宇樹科技雙足人形機器人R1 3.99萬元起售，「人形機器人價格有望大幅下降」，宇樹科技創始人兼CEO王興興在WRC期間預測。當下，所有展臺都需要回答兩個問題：訂單能否跑贏技術？是否準備好迎接價格比拼？ 營收額「跳級」 「去年我們全年營收才400多萬元，今年到現在為止已超過5500萬元，預計全年可以破億元。」雲幕智造總經理助理李大衛告訴北京商報記者。這家來自蘇州太倉的企業首次參加WRC，其皮膚人形機器人唐太宗、屈原、孔子等吸引了一波又一波觀眾互動。 「去年我們的營收基本都來自於工業場景，今年文旅場景的營收額佔比達60%。」李大衛說，文旅場景的產品就是那些有著人類皮膚質感的人形機器人。展臺上6款工業人形機器人是鋼鐵之軀，這類產品目前給公司帶來40%的營收。 從100%工業到工業文旅四六開，以雲幕智造的角度看，雙足人形機器人在工業場景的商業化落地，還處於非常局部崗位的應用示範狀態。 優必選、銀河通用等公司則直接把多種場景搬上展臺，其中優必選Walker S2人行機器人可以±162°靈活轉腰，能在0—1.8米全空間作業，做到靈活摸地、極限下蹲、遠距離抓取等動作。銀河通用的輪式人形機器人Galbot，除了展示在零售場景的看家本領，還在工業領域的汽車零件SPS分揀工作中「現場直播」，在多層堆疊且錯位的零件中，依靠視覺識別系統快速鎖定並抓取目標工件。 之所以強調工業，是因為近期曝光的機器人大單主要來自這個場景，如優必選中標覓億(上海)汽車科技有限公司9051.15萬元機器人設備採購項目，在此前，這家上市公司在工業場景的合作已多次曝光。 擎朗智能創始人兼CEO李通並不強調場景，他告訴北京商報記者，「不管是工業、服務還是醫療場景都可以，重要的是，在這個場景中是不是有一些相對簡單的崗位，是目前的技術能夠實現的」。 讓訂單跑在技術之上，這種務實的策略讓擎朗智能累計部署機器人產品超10萬臺。「今年(2025年)訂單增長挺快的，特別是海外市場，至少有50%的增長。」李通向北京商報記者透露。 「未來幾年，全行業人形機器人出貨量每年翻一番的節奏是可以保證的。」王興興也對行業做出了預測。 價格不是制約點 對宇樹科技新款雙足人形機器人R1價格的討論，同樣是WRC期間的焦點。 R1整機重量25千克，集成了語音和圖像多模態大模型，支持用戶進行二次開發與個性化定製，起售價3.99萬元。可以直觀對比的是，表演格鬥、會功夫的宇樹人形機器人G1價格9.9萬元起。 對於3.3萬元的起售價，王興興回應：「我們目前的降價其實是按型號劃分的，比如相對小一點的機器人可能就便宜一點，大的機器人稍微貴一些。不同產品系列裡都會有便宜的和貴的。我們希望給(大家)更好的價格，這樣有更多的人願意採購，也能更多地用起來。」 降價其實早有苗頭，3月優必選聯合北京人形機器人創新中心發布全尺寸科研教育人形機器人天工行者，售價29.9萬元。當時，這款產品主打的是「業內首款30萬元以下全尺寸科研教育人形機器人」，截至7月13日，天工行者在手訂單百臺，2025年預計交付超300臺。 雖然不同功能對應不同的價位，但外界想知道，宇樹科技R1降價，會不會讓行業進入價格戰。 「不會」，在與北京商報記者交流時，靈寶CASBOT創始人、董事長張正濤直截了當。在他看來，「首先，產品降價取決於產品定位，宇樹降價的那一款，屬於小型產品，本身成本就不高，降價是對供應鏈的利潤控制。其次，對於具備全操作能力的人形機器人，其產品能力、通用性和智能性才是根本，價格不是制約點，技術才是」。 雖然產品並未與宇樹科技、靈寶CASBOT直接對標，但處於行業上遊的靈心巧手聯合創始人張延柏也表達了類似的觀點，「宇樹的R1確實是現在人形市場非常低價的一個產品，宇樹能推出這樣的產品，是深厚的運動控制技術積累和規模效應帶來的。在靈巧手行業也不乏低價產品，但從整體的可用性上來看，價格戰應該不會愈演愈烈」。他同時補充，「整體行業價格的普惠化還是很明顯的，長期來看應該會逐步下降」。 等待規模化效應 李通用兩條曲線解釋成本下降後的未來，以海外市場為例，「發達國家勞動力成本高，能接受的價格也高，必然會形成一個剪刀差。整個機器人的成本不斷下降，勞動力成本不斷上升，最終實現一個拐點的時候，大規模落地就開始了」。 他還給出一個數據，擎朗智能的海外商業化採用僱傭制，租用一個機器人的價格是(當地)人力成本的1/3到1/2。 在和一家具有四足機器狗的具身智能創業公司相關人士交流時，對方向北京商報記者透露，自家消費級的產品不久後會推出優惠活動，價格在2萬元左右。 按照產品配置的雷射雷達、傳感器、電機、電池，「這些硬體加起來差不多就是這個價格」，該人士說，「等規模起來，硬體成本一定會下降」。 「技術創新是需要時間的」，WRC期間，多位從業者向北京商報記者強調，要保持長期主義。 機器人被譽為「製造業皇冠頂端的明珠」，具身智能更複雜，產業鏈分為「大腦」「本體」「小腦」三部分。 在屬於本身概念的硬體層面，張延柏這樣解釋長期主義的重要性和複雜性，「工程問題是影響量產非常關鍵的一環，好的靈巧手一定是一個六邊形戰士。需要小體積大力矩、自由度高、完全映射人類數據、多傳感器、支持各種數據採集、耐用性好、價格合適。解決完這樣的複雜問題之後，產品的競爭力和實際需求也是決定能否量產的關鍵因素，只有打開需求市場，才能夠有機會優化供給端的量產條件，實現規模化」。 按照李大衛的說法，當下制約人形機器人在工業場景規模化落地的最大問題是具身智能大腦，「目前工業操作實操數據集嚴重缺乏，導致工業操作底座大模型亟待突破，這是個行業問題，估計還要等待1—2年」。 作為一家聚焦多維觸覺感知的企業，帕西尼展臺上TORA-ONE機器人演示的精細操作能力，實際上是公司6月成立數據採集工廠後想要實現的具身智能未來，「高質量具身智能數據集將用於訓練具身智能模型，讓機器人泛化性得以飛躍性提升」，帕西尼相關人士向北京商報記者解釋。 巧合的是，作為京東展區的一部分，帕西尼TORA-ONE機器人的對面是人氣超高的宇樹機器人格鬥場，身後是「買機器人上京東」的交易平臺，技術與訂單在現實中交會。 北京商報記者 魏蔚/文
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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