「鳥門」熱映射年輕一代情感新需求
2026-02-22 01:54 2,819次浏览北京8月10日電(記者 吳濤)今年上半年，我國機器人產業營業收入同比增長27.8%，工業機器人和服務機器人產量同比分別增長35.6%和25.5%，連續12年位居全球最大工業機器人應用市場。未來機器人又將如何發展，重心在哪？ 2025世界機器人大會在北京舉行。記者 吳濤 攝 機器人「花活」越來越多 在2025世界機器人大會期間，眾多機器人帶來新功能，除了唱歌、跳舞、聊天等常規動作外，醫療機器人層出，物流機器人落地應用越來越廣，甚至保姆等服務機器人「花活」也越來越多。此外，北京亦莊「機器人大世界2.0」正式啟幕，全球首個具身智慧機器人4S店和機器人主題餐廳「機器人焰究所」已經成為大會期間的地標。 由此可見，現在消費者日常生活中「機器人含量」越來越高。渴了，機器人可以為您倒咖啡、斟茶；累了，機器人幫您收拾打掃；無聊了，機器人還可以對話聊天。 在倉儲物流領域，智狼貨到人系統等智能產品已廣泛應用於服裝、醫藥、3C等行業。相關案例可充分利用12米以下的庫房空間實現高密度存儲，存儲坪效相比普通倉庫提升4倍以上，入庫上架效率提升6倍，揀貨環節準確率高達99.99%。 資料顯示，工業機器人應用範圍覆蓋國民經濟71個大類、241個中類；醫療、配送、養老等服務機器人融入生活百態，開闢民生服務新空間。2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 機器人未來發展重心在哪？ 在2025世界機器人大會期間，聯合國工業發展組織副總幹事鄒刺勇表示，當前，機器人正在與人工智慧技術加快融合，並深度重構產業現代化路徑，有力驅動生產力大幅躍升。特別是作為智慧機器人的最高形態、具身智能的最佳載體，人形機器人正在加速創新迭代，並深度賦能社會生產與日常生活。 也許很多消費者會有疑問，為什麼目前機器人為什麼還沒有大規模普及？宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興認為，目前人形機器人的硬體哪怕是靈巧手、整機等，某種意義上完全夠用，當然不夠好，要持續做得更好。 「目前的硬體夠用，最大的挑戰還是具身智能AI完全完全不夠用，這也是限制當前機器人，尤其是人形機器人大規模應用的地方，就是機器人大模型或者具身智能到現在為止還是不太夠用。」王興興表示。 電子與電氣工程師協會(IEEE)主席兼執行長凱薩琳·克萊默表示，AI和機器人確實在重塑著我們的世界。在發展的過程中，要關注的是倫理性、包容性和穩定性，推動可持續發展目標的關鍵就是來自於這些方面。(完)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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