水利部針對京津冀啟動洪水防禦Ⅳ級應急響應
2025-11-16 19:52 4,685次浏览在數字經濟蓬勃發展的當下，人工智慧已成為推動產業變革的新型生產力。算力作為人工智慧發展的基石之一，其重要性不言而喻。近期，全國多地出臺算力券政策，以發放算力券的方式，幫助企業破解算力使用難題，加速算力相關產業融合創新。 什麼是算力券？作為一種政策創新工具，算力券與大家熟知的消費券類似，本質是通過政府補貼降低企業的算力使用成本，促進算力產業發展。與一般的消費券不同，算力券面向企業等市場經營主體，是用於支持其購買算力服務的政策工具和數位化憑證。 多地積極發放算力券，背後有政策引領與市場需求。一方面，該舉措響應國家對數字經濟和人工智慧產業發展的戰略部署，助力構建人工智慧產業生態。另一方面，此舉旨在應對當前算力市場存在的供需失衡等挑戰，引導算力資源的合理流動與高效配置，實現算力供需的精準對接。 算力券有利於企業解決「算不起」「算閒置」等現實問題。對於需求端來說，直接降低企業算力使用成本與門檻，助力其加大技術研發投入、加速產品迭代升級，在市場競爭中獲得優勢；對於供給端而言，算力券以政府補貼形式盤活閒置算力資源，促進其向需求端流動，提升資源利用率。 算力券作為政策槓桿，能夠以四兩撥千斤的形式加速構建「人工智慧+」產業鏈。不少地方明確算力券的適用範圍涵蓋智能算力與超算算力，同時以配套政策方式發放模型券、數據券、語料券等，以算力為切入點，精準對接算力產業最新需求，帶動相關產業鏈實現數位化轉型。 算力券有助於推動我國產業結構優化升級。隨著人工智慧與千行百業的深度融合，傳統產業得以藉助人工智慧技術實現智能化轉型，提高生產效率和產品質量。新興產業則在人工智慧的驅動下加速發展，培育新的經濟增長點。比如，藉助算力券政策，智慧醫療、智慧教育、智慧交通等領域產品得以迭代升級，人工智慧應用場景不斷拓展。此外，算力券可以吸引更多創新型企業和專業人才，形成集聚效應與規模效應，營造良好的創新創業生態，激發市場活力。 從不少地方的實踐來看，當前，算力券對推動數字經濟發展的效果可謂立竿見影。以算力券政策為引導，北京已有多家算力供應商在平臺註冊，為企業提供算力資源。貴州等地近年來出臺算力系列政策，有效激發了企業參與算力發展的積極性。 需要注意的是，算力券並非能在市場上流通的有價證券或金融工具，在推廣這一政策的過程中，一些潛在問題不容忽視。例如，如何確保算力券發放的公平性與透明度，防止出現套利、重複補貼等現象；如何建立健全算力券的監管機制，強化數據安全與隱私保護；以及如何進一步提升算力服務的質量與穩定性，滿足企業日益增長的多樣化需求等。只有妥善解決上述問題，才能讓算力券這一政策工具持續發揮積極作用，真正讓好鋼用在刀刃上。
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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