支持設備更新 1880億元超長期特別國債補助資金下達完畢
2026-02-23 10:43 9,125次浏览南昌8月11日電 (朱瑩)「兩岸特殊教育的目標一致，都是讓特殊需求的兒童獲得平等、有尊嚴且適性的教育機會，因此展開務實交流是應有之義。」臺灣銘傳大學教授陳穎君11日在江西南昌說。 2025海峽兩岸(南昌)特殊教育研學活動開營儀式當天在此間舉行。來自銘傳大學、臺東大學、屏東大學等五所臺灣高校的師生將在南昌、景德鎮等地進行學術交流、現場教學。 孤獨症已成為導致大陸兒童精神殘疾的首要疾病。陳穎君致力於將藝術作為支持特殊兒童的媒介，她訓練並組建了臺灣首支由孤獨症青年組成的設計創作團隊，並曾數次參訪大陸，「我這次想與大陸師生探討『讓孤獨症老師帶孤獨症孩子』的課題，這是一個實驗性的想法」。 陳穎君認為，兩岸特殊教育的深度交流，不僅為教育工作者搭建寶貴的學術與實踐平臺，也讓彼此有機會互鑑經驗、共促發展。 「目前臺灣的主流特殊教育為融合教育，但如何建立評估標準？如何讀懂孤獨症孩子內隱行為的心理訴求？這是我學習中有疑惑的部分，希望通過這次學習，與大陸師生探討。」臺東大學特教系學生黃鈺宗說。 華南師範大學教育科學學院特殊教育學系主任諶小猛介紹，臺灣特殊教育發展較早，構建了較完備的特殊教育支持保障體系；大陸特殊教育發展的制度、師資培養等日益完善，尤其硬體設施、人工智慧等科技賦能特殊教育方面發展迅速。兩岸共研共建共享，將為更多特殊需求人群及家庭提供幫助。(完)
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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