4人遇漲潮被卷進水流抓住枯樹枝求生
2025-11-16 11:32 3,537次浏览8月13日電(記者 石睿)「從來沒有在一個地方見到這麼多人形機器人，這簡直是太令人驚奇了！」 在2025世界機器人大會現場，英國工程技術學會中國區代表保羅·洛佩斯感嘆於中國機器人產業的創新活力。他認為，中國從製造大國到創新引領者的轉型，為全球提供了寶貴經驗。 全球安裝量下滑 機器人行業進入調整期 多位行業專家提到，我們正在共同見證機器人技術發展中的重要轉折點。 英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian表示，在代理式人工智慧(Agentic AI)時代，機器人將能夠完成原本只能由人類完成的任務，並且速度更快。 他認為，此前AI技術多應用於信息空間，而人類生存、生產所依賴的原子世界——包括交通、製造、物流、醫療等領域，則蘊含著更大的價值潛力。智慧機器人的出現把計算機技術與價值數百萬億的物理世界連接起來，將釋放出巨大的生產力，對於全球經濟來說是前所未有的機遇。 不過，全球機器人市場正經歷結構性調整。國際機器人聯合會(IFR)主席伊藤貴之披露，全球工業機器人年度安裝量在2022年達到55.3萬臺，此後持續下降，2024年，全球安裝量為52.3萬臺，同比再降3%。 傳統機器人強國市場也普遍遇冷。IFR數據顯示，2024年，日本工業機器人新安裝量大幅下滑7%，降至4.3萬臺；美國安裝量降幅更大，下降9%，只有3.4萬臺；德國汽車行業工業機器人安裝量低迷，2024年整體安裝量降至2.7萬臺，降幅為5%。 中國逆勢成為機器人行業穩定錨點 在全球機器人市場整體收縮的背景下，中國則表現亮眼。 伊藤貴之介紹，2024年，中國工業機器人安裝量29萬臺，逆勢增長5%，市場份額升至54%，全球超半數工業機器人在中國安裝。 與此同時，中國機器人密度(每萬名工人擁有的工業機器人數量)在2023年達到470臺，躍居全球第三，超過德國和日本，僅次於韓國和新加坡。 更值得注意的是，中國工業機器人的應用領域發生顯著轉變——通用工業的份額從2020年的38%上升至2024年53%，機器人正加速滲透千行百業。 這些數據背後，反映了中國機器人行業的獨特優勢。伊藤貴之提到，隨著工業機器人發展日益成熟，傳統應用市場已達到一定程度的飽和，但新的應用場景正在不斷拓展。中國正在推進中國式現代化建設，這將為機器人產業創造巨大需求，從長遠來看，中國仍是機器人領域的主要市場。 英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian進一步分析，中國在機器人行業中扮演著至關重要的角色，具備推動產業發展的所有關鍵要素——AI人才優勢、電子電氣學知識優勢和大規模製造業優勢。中國能夠打造既經濟穩健又實用高效的機器人，這種能力是其他國家難以比擬的。 國際合作是破解機器人發展難題的「金鑰匙」 隨著國際形勢的變化，一些國家將AI和機器人產業視為只有一個贏家的零和遊戲。 對此，聯合國工業發展組織副總幹事鄒刺勇強調，機器人行業本質是多學科交叉領域，需要研究者、實踐者、終端用戶形成良性生態，只有通過國際合作，才能克服當前面臨的技術和市場挑戰。他呼籲，必須改變你輸我贏競賽的舊觀念，機器人產業只有共贏，沒有單贏。 保羅·洛佩斯感也表達了類似觀點。他提到，儘管一些國家在機器人領域想要技術脫鉤，但企業和科研人員比以往任何時候都更渴望合作。合作是唯一的方法，只有匯聚全球智慧，才能讓機器人真正造福人類。 世界機器人大會正是合作理念的實踐平臺。保羅·洛佩斯觀察到，大會展示了來自中國、日本、韓國、中東、非洲等國機器人技術與產品，匯聚了全球最前沿的實踐案例，各國企業和科研人員相互交流學習，證明合作共贏遠比零和博弈更具生命力。 在不確定的世界中，世界機器人大會所展現的合作精神與創新活力，為全球機器人產業提供了寶貴的確定性。中國作為機器人應用最活躍的市場，正通過開放合作與技術創新，為世界貢獻著獨特的中國智慧與中國方案，推動人類共同邁向更加智能、高效、可持續的未來。(完)
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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