北京8月11日電(記者 吳濤)在人工智慧與機器人技術快速發展的今天,具身智能正從實驗室走向產業化。在8月8日至12日舉行的2025世界機器人大會期間,相關話題引發專家們廣泛討論。 中國工程院院士倪光南表示,機器人智能一般來說可以分為三大部分:腦、眼、行動系統。這三部分組在一起就變成具身智能系統,能夠全面體現機器人的智慧,發揮它的作用。「我們目前的情況是在腦和眼的方面投入不夠,相對來說是一個短板,需要特別予以加強。」 2025世界機器人大會上展示的人形機器人。記者 吳濤 攝 中關村智友研究院院長王田苗表示,具身智能真正的價值在於能夠學習推理然後模仿人,高效地在生產效率和服務價值上進行匹配。「比如說在服務場景中收拾餐桌,如果人工智慧並非機械化的路徑進行行走,而是要先感知,再進行推理,然後形成空間軌跡進而再操作,將大大提高服務價值。」 上海交通大學教授高峰表示,中醫有一個詞叫「望聞問切」,這四個字其實就是感知,具身智能就是「望聞問切」的感知產生「神聖工巧」的智能應用。還有一個詞叫「看人下菜碟」,這是貶義詞,但如果機器人能「看人下菜碟」,那智商是很高的。 中國科學院外籍院士福田敏男稱,具身智能在日本的發展,跟其它機器人的發展是不一樣的,人們一想到AI就是通過學習、計算、不停地實驗,這是基礎機器人的定義。而具身智能要定義它的智能水平,這才是它的意義,比如說什麼是好的,什麼是不好的,它是能夠自己感知到的,而且這還只是剛剛開始。 技術「狂飆」的同時,安全問題也不容忽視。王田苗表示,「具身智能應該是替代人的危險作業工作或者是複雜的工作,但不應該替代人的生活,這個前提有數據安全問題、智慧財產權問題甚至人身安全問題,我覺得這方面一定要有監管。」 不過具身智能的發展前景是毋庸置疑的,作為機器人的高階形態和具身智能的重要載體,人形機器人在生產製造、倉儲物流、安全防護、家政服務、教育醫療等場景中日益發揮重要作用。 在2025世界機器人大會期間,北京經濟技術開發區發布具身智能社會實驗計劃,並配套發布《北京經濟技術開發區關於推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》專項支持政策。「具身智慧機器人十條」通過揭榜掛帥、重大專項配套等,支持企業開展「大腦」「小腦」、機器人通用本體及關鍵零部件等技術攻關。(完)
本報訊(記者張月朦)依法依規有序開放公共數據,鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用,鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品……日前,《中共北京市委辦公廳北京市人民政府辦公廳關於加快北京市公共數據資源開發利用的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)在首都之窗發布。《實施意見》從夯實公共數據資源開發利用基礎、暢通公共數據資源開發利用渠道、加強公共數據資源開發利用服務能力、釋放數據要素市場創新活力等方面提出20條措施。 《實施意見》提出,要夯實公共數據資源開發利用基礎。完善公共數據目錄並實行統一目錄管理,動態更新數據的共享、開放屬性。遵循「一數一源一標準」原則,各區各部門強化公共數據源頭治理,提升公共數據質量。制定公共數據資源登記制度,對納入授權運營範圍的公共數據資源實行登記管理。 公共數據資源開放利用渠道要進一步暢通。《實施意見》提出,高效開展政務數據共享,有序推動公共數據開放。在維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密的前提下,依法依規有序開放公共數據。優先在與民生緊密相關、社會需求迫切的行業和領域推動全量數據目錄和樣例數據開放。規範管理公共數據授權運營,探索建立公共數據分類分級授權機制,加快建設一批公共數據專區,積極推動分領域授權、依場景授權,逐步探索整體授權運營。 為提高公共數據資源開發利用服務能力,《實施意見》提出,公共數據運營服務費實行政府指導價管理,用於公共治理、公益事業的有條件無償使用;用於產業發展、行業發展的,可收取公共數據運營服務費。同時,要布局新型數據基礎設施,打造公共數據訓練基地,推動語料庫共建共享,賦能人工智慧應用。建設智慧城市協同創新仿真實驗平臺,加大場景開放和數據開放,賦能創新資源聚合和價值釋放。 《實施意見》要求,釋放數據要素市場創新活力。進一步豐富數據應用場景,鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用。鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品,提供便民利民服務。加強央地協同,推動與國家部委、央企總部、平臺企業等建立數據合作機制,探索央地共建服務載體等方式,打造國家數據資源中心。 公共數據資源開發利用要統籌發展和安全。明確公共數據管理和運營的責任邊界,圍繞強化管理職責優化機構編制資源配置。強化數據安全和個人信息保護,網信、公安、數據、密碼、保密等部門按照職責加強對數據資源生產、加工使用、產品經營等開發利用全過程的監督和管理。鼓勵先行先試,鼓勵和保護幹部擔當作為,營造鼓勵創新、包容創新的幹事創業氛圍,在數據產權、市場交易、權益分配、利益保護等領域開展先行先試。充分認識數據規模利用的潛在風險,堅決防止以數謀私等「數據上的腐敗」。
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