從布朗夫曼、法佐·賽依到劉曉禹，國際鋼琴名家將接力登臺東藝
2025-11-06 00:57 2,694次浏览在通往AGI的道路上，並非每一步都是激動人心的百米衝刺，更多的是考驗耐力的長途跋涉 自ChatGPT橫空出世後，幾乎每一次來自OpenAI公司的產品革新，都會在全球引發震動。這一次發布的GPT-5也不例外。 據報導，OpenAI執行長薩姆·奧特曼稱，GPT-5是「世界上最好的模型」，代表著OpenAI在開發通用人工智慧(AGI)道路上邁出了「重要一步」。OpenAI官網介紹，GPT-5採用統一系統架構，整合了高效基礎模型、深度推理模塊和實時路由系統，能夠根據不同情況判斷何時該快速回應，何時應進行深度推理思考以提供專家級的答案。 GPT-5的發布，可謂讓市場期待已久。在長達數月的猜測和無盡的社區討論之後，這隻「狼」終於來了。然而，當OpenAI拉開帷幕，展示其最新成果時，市場的反應卻頗為複雜。 雖然GPT-5面向所有用戶開放、推理加強等方面確實有一些亮點，但相比ChatGPT初次亮相開啟新紀元的震撼，或是Sora用文字生成視頻帶來的那種「未來已至」的眩暈感，GPT-5的發布更像是一次意料之中的升級：掌聲仍然熱烈，但似乎缺少了過往那種足以撼動整個行業根基的驚呼。 GPT-5從登場之前就背負了人們厚重的期望。人們期待的不再是量變，而是又一次質變，或是能自主完成複雜長期任務的超級助理，或是能進行實時情感交互的數字伴侶，又或是能提出全新科學假說的研究夥伴。然而，GPT-5帶來的，更多是「更好」而非「全新」——它的錯誤更少，邏輯更嚴謹，能處理更長的上下文，理解更複雜的指令。 但這些「看不見的」改進，對於已經習慣了視覺奇觀的人們而言，衝擊力是有限的。特別是，在OpenAI籌備GPT-5的這段時間裡，整個行業並未停滯。谷歌的Gemini系列、Anthropic的Claude 3系列，以及眾多開源模型的快速迭代，已經讓市場對大模型的各項能力有了更清晰的認知。 競爭的加劇，使得任何一家公司的領先優勢都變得不再那麼絕對，市場的「驚喜閾值」被前所未有地拉高。也因此，GPT-5帶來的不是顛覆，而是一次「預期的校準」。它告訴我們，在通往AGI的道路上，並非每一步都是激動人心的百米衝刺，更多的是考驗耐力的長途跋涉。 革命性的突破往往是可遇不可求的，它們總是建立在無數次枯燥、繁瑣的量變積累之上。GPT-5在降低「幻覺」、提升事實準確性、增強安全護欄等方面所做的努力，雖然不像生成一段不存在的電影那樣令人驚喜，但都是至關重要的進步，是AI從「玩具」走向「工具」，再從「工具」走向「基礎設施」的必經之路。 成都商報-紅星新聞特約評論員 陳白
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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