時政微紀錄丨180秒重溫習近平總書記西藏之行
2025-10-31 05:46 9,672次浏览8月8日下午，由黃浦區科學技術委員會主辦的「智薈江畔·創新未來」——AI賦能·金融科技創新發展沙龍在外灘FTC舉行。作為黃浦區「政府開放月」系列活動之一，本次沙龍吸引了眾多來自政府部門、金融機構、科技企業及學術界的精英代表們齊聚一堂，共繪AI技術驅動下的金融科技創新發展藍圖。黃浦區科學技術委員會主任鄔樹純在致辭中表示，黃浦作為上海的「心臟、窗口和名片」，在集聚6家國家級金融要素市場、貢獻全市近四分之三交易額的基礎上，正以「時不我待」的緊迫感，全力推動科技賦能金融創新。作為首批標杆性金融科技集聚區之一，黃浦制定發布了金融科技專項政策，著力構建「外灘金融集聚帶+中央科創區」的「一帶一區」聯動發展格局，持續集聚產業核心要素，大力引育高能級創新主體。同時，黃浦參與設立了全市首支「上海金融科技股權投資基金」，通過「以投代引」的方式吸引優質項目落地。此外，還持續舉辦外灘大會、外灘金融峰會、長三角金融科技創新與應用全球大賽等品牌活動，不斷激發區域創新活力。展望未來，黃浦將進一步聚焦金融科技集聚區建設，以「一帶一區」為核心，打造外灘FTC、金外灘國際廣場、鼎博大廈三大區域中心，輻射黃浦區全域。同時，持續加強核心技術策源、加快生態要素集聚、豐富科技應用場景，不斷提升金融科技創新的濃度和強度，著力構建金融科技發展新高地。中央科創區位處黃浦江畔最中心的位置，曾是上海世博會的舉辦地，如今正在成為全新的科創街區。黃浦區科委科技發展科科長葉夢妮詳細介紹了中央科創區的建設背景和規划進展，並深入解讀了《黃浦區關於優化和加強投資促進工作 推動科技創新產業高質量發展的實施辦法（試行）》，為與會者提供了清晰的產業政策指引。葉夢妮表示，「在中央科創區，我們將打造X- Tech功能體系，通過最前沿的科技成果和科技企業的引領來打造制高點功能，通過各類城市場景應用和科創跨界融合來打造新物種功能，通過國際交流合作和科技會客廳的建設來打造全球鏈功能，通過科創投資賦能和全鏈條的科創服務來打造新樞紐功能。」 為支持中央科創區的建設和黃浦科創產業的發展，《黃浦區關於優化和加強投資促進工作 推動科技創新產業高質量發展的實施辦法（試行）》於去年11月發布，重點面向數字科技、生命健康、科創服務業等科創產業領域以及未來產業，從提升原始創新能力、集聚培育科技領軍企業、營造一流創新生態、引育全球科創英才4個方面提出了12條扶持舉措。提升原始創新能力方面，包括鼓勵企業加大自主研發、推進科技研發機構建設、促進科技成果轉化應用。其中，對企業所產出的具有引領性、先進性和突破性的科創成果進行獎勵，最高獎勵為1億元等。 沙龍的主旨演講環節精彩紛呈。三場演講從宏觀趨勢到微觀實踐，從創新應用到安全守護，多維度、立體化地呈現了AI賦能金融科技的廣闊圖景與無限潛能。復旦大學金融科技研究院常務副院長吳傑教授深入剖析了數位化技術賦能金融業的實踐路徑，指出其在提升金融服務效率與風險管理水平方面的核心價值，並強調了金融科技在助力科創企業成長、推動金融服務創新方面的重要作用。螞蟻數科解決方案專家周斌系統闡釋了螞蟻集團如何通過AI大模型技術重塑金融業務場景的實踐經驗。其核心在於依託「金融智能體」實現業務全鏈路智能化升級，並覆蓋投研、營銷、銷售、風控等關鍵環節，全方位推動業務提質增效。帆立科技CEO謝立以《AI賦能·智防電詐：銀行風險防範的創新突破》為題，分享了公司在銀行風控領域的技術創新。他重點介紹了基於圖神經網絡的智能反欺詐系統，該方案融合深度學習與專家規則，構建了覆蓋全渠道的動態風險防控體系，為銀行數位化轉型提供了堅實支撐。 圓桌論壇環節由達觀數據副總裁錢倩主持，中信建投證券投行戰略部董事總經理冷鯤、招商銀行上海分行信息技術部專家佘偉偉、信雅達科技股份有限公司CTO李雲波、魔琺科技金融業務負責人陳虹宇等嘉賓圍繞「AI賦能金融業數智轉型的機遇與挑戰」主題，就技術落地瓶頸、數據安全治理、未來應用場景等關鍵議題展開了深入探討。 本次沙龍通過「政策解讀+技術分享+資源對接」的創新模式，成功搭建了政企對話新平臺，充分彰顯了黃浦區打造金融科技新高地的堅定決心與強大信心。據悉，黃浦區將持續舉辦系列主題活動，加速推動「AI+金融」創新成果轉化落地，為上海建設具有全球引領性的金融科技中心注入澎湃動能。（黃浦區供圖）
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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