馬來西亞推出首個自主人工智慧模型

2025-11-07 09:23 7,946次浏览

  「奮楫篤行」2025年中經濟系列報導⑤   人形機器人正在成為「打工人」   2025年政府工作報告提出,培育壯大新興產業、未來產業,並首次提及「具身智能」。人形機器人是「具身智能」「智慧機器人」的典型代表。   從春晚舞臺上扭秧歌,到馬拉松跑道上一決高下,再到格鬥賽場上對抗比拼……2025年人形機器人不斷刷新人們的認知。實際上,除了參與常規的表演「業務」之外,人形機器人還進入到生產、服務領域,工作起來「有模有樣」,正加速向「打工人」方向進化。   製造業「前線」的「新工人」   凌晨三點,極氪汽車一家工廠的總裝車間依舊燈火通明。   42℃高溫中,數臺身高1.76米的Walker S2人形機器人正有條不紊地搬運物料箱。當電量告急時,其中一臺機器人行走至換電站,自主完成插拔電池,短短3分鐘後,便「滿血」回歸產線。   這套由優必選研發的全球首套人形機器人自主換電系統,能讓人形機器人在高溫或極寒的工廠環境中連軸運轉,實現7×24小時不間斷作業。   當前,我國製造業面臨著巨大的人員需求缺口。一些年輕人更傾向選擇更自由的靈活就業崗位,而不是進工廠車間。在優必選首席品牌官譚旻看來,面對供需矛盾,人形機器人或將成為「破局」關鍵。   據介紹,Walker S系列人形機器人已覆蓋汽車、3C電子、智慧物流三大領域的操作、分揀和質檢等多個工種。一系列新技術有望填補機械臂在柔性領域無法勝任的功能空白。   越來越多的人形機器人企業開始開發工業應用場景。近期,賽博格機器人推出了專為高危工業場景設計的全尺寸仿生人形機器人Cyborg-R01;上海電氣發布的首款自研人形機器人「溯元」,能夠勝任搬運、裝配等高強度工作任務;而靈寶CASBOT旗下的首款雙足人形機器人「CASBOT 01」,已經被送進工廠打螺絲,裝配筆記本電腦……   據2025世界機器人大會透露,我國工業機器人應用已覆蓋國民經濟71個行業大類、236個行業中類。   「真幹活」「幹真活」的「服務員」   「加冰的芬達訂單,現在開始為您製作。」隨著飲料機傳出溫和的回應聲,XMAN-F1人形機器人一手拿著飲料杯,一手緩緩推動開關,夏日冰飲穩穩注入杯中。   就在附近,孩子們正聚精會神地盯著另一臺人形機器人手中的爆米花杯。左手持杯、右手拿鏟……經過一番絲滑操作,機器人端出了「新鮮出爐」的爆米花。   在2025世界人工智慧大會「機器人技能大舞臺」展區,擎朗智能帶領旗下機器人「打工天團」,亮出了「真幹活」「幹真活」的口號。   「今年和去年有很大的不同,之前是一堆機器人『杵』在那裡,今年大家都在找場景、找應用,先幹起來,實實在在去解決商業落地問題。」擎朗智能CEO李通介紹。   圍繞經濟社會的服務需求,不少國內企業公布了新場景新應用。銀河通用首款輪式人形機器人GALBOT G1,實現了在無人藥店商品的揀選;智元機器人對外展示了人形機器人掃描快遞條碼、抓取包裹並分揀至不同區域的情形……   據了解,近年來,服務機器人在家用服務、倉儲物流、商用服務、養老助殘、醫療康復等領域的滲透率提升顯著。   人形機器人「整活」「打工」,離不開「具身智能」的不斷創新與成熟。該領域已成為多地緊盯的布局目標。北京提出,到2027年,圍繞具身大小腦模型等方面突破不少於100項關鍵技術,培育千億級產業集群。上海則提出,到2027年,要實現「三百」,即集聚百家行業骨幹企業、落地百大創新應用場景、推廣百件國際領先產品,並推動核心產業規模突破500億元。   有分析指出,人形機器人是「具身智能」的核心載體,政策支持、技術成熟、需求激增與供給競爭正在共同驅動行業發展。伴隨產品成熟度的不斷提升,人形機器人的身影將會在各式各樣的生活場景之中「亮相」。   實現「打工賺錢」夢仍需時間   當前,包括人形機器人在內的通用機器人已經成為全球主要市場的競爭焦點。中關村軟體和信息服務產業創新聯盟副秘書長劉玉書認為,開發好、應用好人形機器人,將會深刻影響中國經濟民生的發展前景。從經濟層面看,這一產業將成為新增長引擎;從民生層面看,將能提高百姓生活質量,減緩人口老齡化衝擊。   《人形機器人產業發展研究報告(2024年)》預計,從2024年底到2028年,我國整機市場規模約在20至50億元;到2035年,整機市場規模達到約500億元;到2045年後,在用人形機器人超過1億臺,進入各行業領域,整機市場規模可達約10萬億元級別。   中國電子學會透露,在2024年,我國工業機器人市場銷量達30.2萬套,連續12年成為全球最大工業機器人市場。我國人形機器人在運動性、靈巧性等方面已實現重大突破,整體水平處於全球第一方陣。   與此同時,部分業內人士認為,要實現人形機器人的大規模商用落地,還需要時間。李通就指出,與功能單一的展示、清潔、送餐等專用機器人不同,人形機器人所要應付的場景更多、更複雜。譚旻也透露,優必選人形機器人的工業化應用正在從實驗室走向「實訓」,目前還未進入規模化應用階段,不過,「實訓」需求增速很快。   通過分析近幾年機器人應用的增長原因,李通說,人工智慧是核心推動力,人形機器人的未來將主要取決於「大腦」的智能水平。因此,無論是公眾還是資本,都要對技術迭代充滿耐心與信心。「機器人數量超過人的數量,這是必將發生的事情。」(實習生李悅佳參與採寫)   陳鍵 楊曦 來源:人民網

  北京8月7日電 (記者 孫自法)作為地球生態環境發展變化的重要指標,全球高山樹線與灌木線的分布格局及遷移機制如何?長期以來廣受關注。   中國科學院青藏高原研究所8月7日發布信息說,該所生態系統格局與過程團隊梁爾源研究員等領銜並聯合美國、加拿大、西班牙合作者,最新研究闡明全球高山樹線與灌木線的分布格局及其相關的形成影響與遷移機制,預測高山樹線和灌木線發展趨勢和未來變化。 樹線和灌木線受到山體效應、溫度、水分、物種相互作用、物候和幹擾的調控示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖   這項重要研究成果論文,近日在國際專業學術期刊《自然綜述:地球與環境》(Nature Reviews Earth& Environment)發表,從全球、南北半球和區域尺度上展示出20世紀以來,高山樹線和灌木線的移動速率、喬木和灌木生長、更新趨勢及其權衡關係,以及過渡帶擴張對高山生態系統的影響。   生態過渡帶對環境變化異常敏感   論文第一作者,中國科學院青藏高原研究所蘆曉明副研究員介紹說,高山樹線通常指高度大於2-3米的直立喬木連續分布的最高海拔上限;高山灌木線往往分布在樹線之上,是灌木叢(高度小於1米)連續分布的海拔上限。由於處於極端高海拔環境,高山樹線與灌木線生態過渡帶對環境變化異常敏感。   高山樹線研究最早起源於16世紀,而對灌木線的研究起步較晚,20世紀70年代以來才引起學者關注。近30年來調查研究發現,雖然生長季溫度是解釋高山樹線分布格局最關鍵的指標,然而,除溫度以外的其他生物與非生物因素對高山生態過渡帶的形成過程也至關重要。   喬木和灌木向高海拔地區的擴張會導致冠層蔭蔽度增加、微氣候改變、反照率降低、生物多樣性下降、土壤有機碳的損失等。高山區現有高等植物1萬多種,高山樹線和灌木線的上升可能會威脅到高山區一些特有和瀕危物種的生存,進而導致高山生態系統結構與功能的改變。   反映出喬木和灌木種群權衡策略   論文通訊作者梁爾源研究員指出,全球尺度上,高山灌木線平均位置比同區域的高山樹線高335米±201米,二者的差異在北半球(347米±201米)要顯著高於南半球(164米±110米)。 高山樹線和灌木線格局示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖   過去120年間(1901-2021年),全球239個樹線樣點中,81%的高山樹線位置向高海拔遷移,18%的樹線位置保持穩定,1%下降。就樹線爬升速率而言,全球平均為0.40米/年,北半球(0.41米/年)顯著高於南半球(0.02米/年)。絕大多數高山樹線過渡帶內樹木生長(65%)和更新(79%)顯著上升。   在區域尺度上,亞洲北部地區樹線爬升最快,亞洲東部、北美東部和紐西蘭地區樹線基本處於穩定狀態。青藏高原地區樹線爬升速率為0.17米/年,顯著小於北美西部、阿拉斯加、地中海-阿爾卑斯和北歐地區(0.37-0.55米/年)。   全球範圍內42個灌木線的平均爬升速率為0.49米/年,顯著高於高山樹線變化速率。1901年以來,83%的灌木線種群更新總體上呈上升趨勢,但近20年來,一些樣點灌木的更新顯著下降。就灌木生長而言,絕大多數灌木線樣點(87%)處於穩定狀態。   梁爾源認為,全球範圍內,僅有不到三分之一樹線樣點中樹木生長、更新和樹線位置都處於顯著上升狀態,其他樣點三者的變化並不一致,這在一定程度上反映出種群的權衡策略,表明喬木和灌木會將有限的資源在生長和繁殖更新之間進行合理分配,以適應極端生境。   急需典型高山區灌木線研究網絡   樹線模型是預測樹線和灌木線生態過渡帶動態的有效手段。目前,局地、區域和全球尺度的模型缺乏有效的實地驗證數據,僅考慮溫度等常用參數,往往高估了生態過渡帶的遷移速率。然而,實地調查數據顯示,乾旱、種內/種間相互作用和幹擾等因素導致樹線和灌木線的變化速率顯著滯後於氣候變暖速率。因此,現有樹線模型仍有很大的改進空間。 高山樹線和灌木線擴張對高山區主要影響的示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖   當前,高山樹線研究網絡已初具規模,但高山灌木線研究仍處於起步階段,因此急需建立環北極、北美落基山、南美安第斯山、歐洲阿爾卑斯山等典型高山區的灌木線研究網絡。   研究團隊表示,在此基礎上,未來進行不同尺度的觀測以實現不同時空尺度之間的轉換,特別需要開展喬木和灌木全生命周期中種內和種間相互作用的定量化監測,為模型的模擬提供關鍵參數並實現高山樹線和灌木線動態的準確預測奠定基礎。(完)

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