「話費慢充」可能是幫人洗錢
2025-11-25 23:17 6,381次浏览合肥8月9日電 (儲瑋瑋 劉鴻鶴)今年上半年，安徽汽車產量達149.95萬輛，其中，新能源汽車產量73.09萬輛，雙雙位居全國第一，引外界關注。 「數字汽車以算法和數據為核心驅動，深度融合感知、計算、通信、控制、交互和服務架構，是具備智能、可進化能力的下一代汽車形態。」安徽省新能源汽車產業集群建設戰略諮詢委員會執行秘書長、安徽省未來智能網聯新能源汽車創新中心主任任林傑9日在接受採訪時說。 7月1日，位於安徽省合肥市的一家汽車製造基地，機器人在造車流水線工作。 記者 儲瑋瑋 攝 任林傑介紹，數字汽車以整車物理結構為「硬體骨架」，以電子電氣架構為「神經中樞」，以數據為進化的「核心燃料」。「誰能在數字汽車物理結構、信息架構和數據系統方面率先實現革新和突破，就能掌握數字汽車發展主動權。」 目前，安徽集聚了7家整車企業，引育規上限上零部件企業3000餘家、後市場企業1700餘家。合肥長安汽車有限公司相關負責人認為，數字汽車是以智能駕駛為核心，具備高效交互體驗和服務的新型汽車產品形態。 7月1日，蔚來汽車創始人、董事長李斌在合肥接受採訪時說，汽車行業因智能電動汽車的浪潮，重新成為科技創新的制高點。智能電動汽車是信息技術、能源和汽車三個行業融合的創新產物。 2024年11月12日，工人在黃山市的一個汽車配件生產車間工作。 記者 韓蘇原 攝 7月下旬，奇瑞汽車股份有限公司董事長尹同躍在此間介紹說，2025年，奇瑞銷量將突破300萬輛、營業收入6000億元人民幣，衝刺全球汽車行業前十。未來，奇瑞將聚焦電動化、智能化、低碳化和全球化，並全面擁抱AI(人工智慧)。 在任林傑看來，汽車整車與零部件企業應是「魚水關係」，隨著AI技術發展，雙方界限會變模糊，應通過合作共同應對智能化、電動化帶來的挑戰與機遇。 「數位技術已成為貫穿汽車研發、生產、應用全生命周期的『創新催化劑』。」中國汽車工業協會總工程師葉盛基認為，全球汽車產業發展浪潮的背後，正是智能汽車生態對傳統汽車產業邏輯的助推升級：汽車不僅承載著交通工具的功能，而且是能持續升級的「移動終端」。 2024年10月1日，2024合肥國際新能源汽車展覽會吸引眾多消費者參加。 記者 韓蘇原 攝 任林傑強調，數位技術可以優化底盤控制、電驅動系統控制和通信體系，從而增強汽車的智能化和安全性。此外，它還貫穿於汽車的研發、生產、銷售和服務環節，通過大數據和人工智慧實現精準的產品定義和設計優化，有效縮短研發周期並降低成本。 儘管安徽汽車產業取得了顯著成績，但仍面臨挑戰。任林傑指出，產業規模日益龐大，這要求有關方面對創新技術的捕獲和研判需更加精準。地緣政治等因素也給汽車出海帶來一定困難。 「今後，安徽將聚焦整車產品創新和零部件供應鏈創新，以創新引領推動產業繼續保持領先。」任林傑說，安徽還將吸引全球研發和創新資源，與現有產業生態結合，共同打造產品、品牌和汽車文化。 任林傑對安徽汽車產業充滿信心，認為這裡將成為具有全球引領力的汽車產業集群。「未來，安徽產業集群將以汽車為核心母生態，連接飛行汽車、低空經濟、空天地一體化智慧交通、具身智慧機器人等泛產業集群。在母生態中，新材料、新一代信息技術、AI、新能源等將得到廣泛應用。」他說。(完)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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