2025世界機器人大會於8月8日-12日在北京舉辦。活動期間,清華大學計算機科學與技術系教授孫富清在接受記者採訪時就下一代人形機器人的進化問題進行的探討。孫富清表示,人形機器人最重要是具身智能體,具身智能最核心的部分就是本體技術,本體技術就是指如何讓人形機器人像人一樣靈巧地去做動作行為,包括像人一樣去思考,這是下一步研發非常重要的部分,這就需要人形機器人進一步地仿生。第二是如何有一個像人一樣的大腦,所以現在大模型技術,特別是大模型技術具身智能的結合,能模仿人的大小腦,能夠實現大模型加垂直小模型來實現動作行為,實現跨任務、跨場景,這種操作過程一定是下一步的發展趨勢。 孫富清認為,未來的人形機器人應該跟人有親熱感,更像人,在技術方面更好地仿生,希望具身智能的人形機器人能夠進入服務業,像養老、醫療、農業等等各個方面更多地代替人,讓人去做更重要的事情。(謝龍飛 夏青華 何凌霄 製作 王佳琪)
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉,中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」,成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關,並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證,該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中,精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子,原子是「點」,化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力,但對「邊」無能為力,就像拼圖缺失關鍵模塊,始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構,融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式,首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理,大幅提升了對分子行為的預測精度,顯著提升藥物發現效率。目前,基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』,那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹,該技術不僅能看清原子位置,更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用,顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如,HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%,阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示,量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證,標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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