2025世界機器人大會：多款智能靈巧手、具身智慧機器人受關注
2025-11-28 02:26 4,843次浏览讓群眾共享辦賽成果 世運會入蜀 煙火氣更足(世運會近距離) 7月26日，世界運動會歷史上首次火炬傳遞在四川成都、德陽、眉山三地舉行。在三星堆博物館，2025年第十二屆世界運動會首棒火炬手黃張嘉洋高擎火炬「竹夢」穩步向前。120棒火炬手、6個傳遞點位，串聯起三星堆、金沙遺址、大熊貓繁育研究基地、武侯祠等巴蜀文化地標。 8月3日，成都世運會運動員村開村，成都正式開啟「世運時間」。 8月7日至17日，成都世運會將舉行，將有來自100多個國家和地區的4000多名運動員相聚蓉城。目前，27個競賽場館已全部交付。 這是繼成都大學生運動會後我國西部地區再次舉辦大型國際綜合賽事。賽場之外，世運熱潮席捲全城，帶動城市蓬勃發展。 招募近萬名賽會志願者，設置500餘個服務站點 7月28日上午9時，成都興隆湖畔，槳葉翻轉，水珠四濺。賽道上，8人座龍舟公開組200米比賽率先鳴笛開賽，6條龍舟如離弦之箭劈開粼粼波光，裁判員通過無線電實時通報賽況。 「這次測試賽覆蓋競賽組織、禮賓接待、醫療保障等12個業務領域。我們測試了從檢錄、下水到頒獎的完整流程，重點測試龍舟200米和500米賽項起航碼頭的輪換效率。」場館負責人介紹，經過測試，輪換時間控制在5分鐘內，達到預期標準。 場館應急響應能力是測試賽的重點任務之一。在「龍舟側翻人員落水」演練中，救生艇30秒抵達事發點，醫療組隨即在碼頭完成模擬急救與轉運銜接，全程控制在水上救援的黃金時間內。 成都世運會四川天府新區賽區，設興隆湖湖濱賽場、興隆湖沙灘場館中心和天府公園3個賽場，涉及龍舟、皮划艇馬拉松、沙灘手球等8個項目比賽。與其他賽區不同，天府新區賽區場館依託戶外公園、公開水域進行改建臨設，並在草地、沙灘等自然場地開賽。「公園城市」與「體育賽事」有機結合，充分展現世運會戶外項目的魅力。 與此同時，與興隆湖相距60公裡的簡陽文體中心遊泳館，一款泳池清潔機器人正在作業。 專業競賽對水質要求高，維護賽事級泳池，遠比日常清潔複雜。「池壁與水線區域是傳統清潔方式的盲區，深水區水流循環相對較弱，汙垢沉積速度更快，還會加速設備老化。」場館運維人員介紹，引入泳池清潔機器人，通過設定夜間定時清潔程序，機器人能夠自主完成池底、池壁及水線區域的全面清潔。 隨著世運會腳步臨近，各種助力賽事的「黑科技」紛紛亮相。「小吒」機器人踩著風火輪當嚮導、能舞善跳的機器人擔任啦啦隊隊員、智能清掃車靈活穿梭……20餘款「四川造」科技產品已進駐世運村。 「我們將以飽滿的精神面貌迎接全球來賓。」成都世運會賽會志願者胡可正加緊排練，為開幕式做準備。目前，成都世運會已招募近萬名賽會志願者，設置500餘個城市志願服務站點。「希望通過我們的努力，讓更多人領略成都的風採。」胡可說。 成都已新建改造體育公園77個，建設社區運動角407個、天府綠道新空間830處 夏日炎炎、蟬鳴聲聲，漫步在成都錦江區白樺林路錦江賦小遊園，處處都是溫馨景色。而此前，這裡還是一塊荒地。 「環境更好了，運動氛圍更濃了，我們現在每天都來這裡走一走。」說起家門口的變化，市民韓阿姨的臉上洋溢著笑容。 在世運會籌辦過程中，「以賽營城」理念持續深入，城市綠化提升等專項工程與世運會籌備工作同步推進。 在華陽街道錦江綠道左岸，兩處空地被改造為市民休閒運動場地。弧形廊架草木蔥蘢，桌球臺整齊排開，不少球友正在揮拍切磋。旁邊的兒童遊樂區，滑梯、攀爬架等設施受到孩子們歡迎。 相關負責人表示，此次改造特意融入了運動元素，滿足了市民的健身休閒需求。 「以世運會為契機，四川加大健身場地設施補短板力度，打造『家門口的運動空間』。」成都世運會組委會副主席、四川省副省長楊興平介紹，2024年，四川省人均體育場地面積較2022年提升了27%。 立交橋下的輪滑俱樂部、公園裡的健身綠道、口袋綠地上的羽毛球場……城市裡新增不少運動場所。據了解，目前成都已新建改造體育公園77個，建設社區運動角407個、天府綠道新空間830處。 街頭巷尾，世運會氛圍濃厚。今年以來，世運會項目進校園、進社區等推廣活動火熱開展，覆蓋人群超百萬。「趣迎世運」全民運動會、「跟著賽事去旅行」等活動陸續舉行，掀起體育熱潮。通過辦賽，成都營城、興業、惠民，努力實現體育賽事與城市發展的同頻共振，讓群眾共享辦賽成果。 今年上半年，成都已舉辦國際、全國性賽事38項，體育消費總規模預計達410億元 「之前來成都主要是為了吃火鍋、看熊貓，現在不一樣了，每年還會規劃一兩次看球的行程。」上海遊客老陳是足球迷，今年「五一」假期，他和朋友在鳳凰山體育公園觀看了成都蓉城主場對陣上海申花的中超聯賽，「過足了癮。」 鳳凰山體育公園曾是成都大運會的主要場館之一，如今已成為成都市民休閒生活的重要打卡地。許多賽事和演出活動在這裡進行，形成新的消費業態。據統計，僅2024年，這裡舉辦各類活動200餘場，超過140萬人次觀賽、觀演，帶動相關消費快速增長。 一場賽事撬動一座城。從大運會到世運會，體育產業的勃勃生機融入成都的發展脈絡。2024年，成都舉辦了羽毛球湯尤杯、國際乒聯混合團體世界盃、霹靂舞世錦賽等大型體育賽事80餘項；2025年上半年，已舉辦國際、全國性賽事38項。加速擦亮「世界賽事名城」品牌。今年上半年，預計成都體育消費總規模達410億元，同比增長9%；體育產業總規模達740億元，同比增長8%。 「2023年，成都大運會帶動旅遊消費126億元，起到了擴消費、促發展的重要作用。這次世運會同樣吸引大量觀眾，還有來自世界各地的4000多名運動員，這也是我們『營城、興業、惠民』的一次重要機遇。」楊興平說。 圍繞世運會，成都不斷打造「賽事+」新場景。今年暑期，成都推出100個精品消費新場景，覆蓋鄉村微度假、古鎮潮玩等領域，「老成都新玩法」，推動賽事流量不斷轉化為經濟增量。 以世運會為契機，川渝聯動更加緊密。 兩地從文旅入手，拉開合作新幕。川渝兩地將首次聯合推出「城市夜經濟嘉年華」，探索發展票根經濟，著力放大成都世運會入境消費效應，打造「國際範·巴蜀韻」。促進成渝一小時經濟圈成為一小時消費圈，世運會將帶來重要機遇。 「希望更多具有成渝雙城特點的消費場景實現優勢互補、整體推廣、整體成勢，輻射帶動周邊更大區域，讓發展成果惠及更多群眾。」成都商務局相關負責人說。 運動無限，氣象萬千。煙火裡的幸福成都，正展現出奮進之姿，這場與世運會的雙向奔赴，必將奏響友誼與夢想的動人樂章。 人民日報 本報記者 季 芳 遊 儀
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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