川普盯上駐韓美軍基地土地所有權
2025-10-25 04:01 7,354次浏览閱讀提示 2025世界機器人大會上，一場令人眼花繚亂的「機器人總動員」讓觀眾們不時發出嘖嘖讚嘆。機器人曾一度被加上「冷冰冰」的前綴，但在技術加持之下，正變得越來越「可親」。 「大家好，歡迎蒞臨2025世界機器人大會，很高興再次與全球科技愛好者、行業夥伴相聚北京！」在8月8日舉行的2025世界機器人大會開幕式上，機器人的主持成為一大亮點。這是大會十年來首次啟用機器人主持，也成為機器人不斷拓展應用場景的一個縮影。 本次大會以「讓機器人更智慧，讓具身體更智能」為主題，突出擁抱智能與深入融合。穿行在展館中，擰螺絲、疊衣服、做理療、聊天、演奏、打拳擊……一場令人眼花繚亂的「機器人總動員」讓觀眾們嘖嘖讚嘆。當熙熙攘攘的人流和各式各樣的機器人在同一個空間相遇，仿佛置身一個人機融合的未來世界。機器人曾一度被加上「冷冰冰」的前綴，但在技術加持之下，正變得越來越「可親」。 「機器人大會已走過10個年頭，見證和推動著機器人產業在產業提速、場景縱深、技術自主、生態成熟上不斷突破，機器人賦能千行百業、走進千家萬景的願景正在加速實現。」中國電子學會理事長徐曉蘭說。 不是工具，是夥伴 「機器人一定要服務於人、賦能於人。」今年正好也是傅立葉智能科技公司創立十周年，其創始人兼執行長顧捷在8月11日舉行的世界機器人大會論壇上表示，「這十年中，從康復機器人做到人形機器人，我們是圍繞著『以人為本』一直往前做產品和技術的研發。」 10年前，顧捷在很多醫院、養老院看到不少人通過人工的方式進行康復訓練，於是選擇了醫療陪伴作為切入點，開始研發康復機器人。「只要能解決某一個痛點，機器人就有大規模應用的可能性。」他說。 他們最早做的是外骨骼機器人，幫助患者從輪椅上站起來，進行走路的訓練。「這當中需要感知到患者力量的變化，比如患者力量不夠的情況下要給予他一些助力，力量夠的情況下少幫助他一些，這就涉及到力的交互。」 經過長時間的技術積累之後，他們在2020年開始做人形機器人，人機互動的領域隨之拓展。「當大模型出現之後，我們發現機器人對話的能力開始凸顯，能夠跟觸覺、聽覺、視覺交互融合在一起。」他說，未來的智能體一定是能夠融匯多感官的數據輸入，能夠跟人之間越來越自然、越來越主動地交互，而不單單是被動地去執行某些指令，比如說當人心情不好的時候，應該跟他怎麼做一些交互；心情好的時候，做什麼樣的交互。 兩年前，傅立葉發布了第一代機器人GR-1。這次大會，他們帶來了GR-3。其圓潤的面部曲線、靈動的棕色雙眼以及適中的身高比例，再加上溫和自然的肢體語言，極大地削弱了冷冰冰的機械感。當觀眾輕輕觸摸它的鼻子時，GR-3會迅速做出身體反應並變換表情，仿佛真的有了生命。事實上，做「有溫度的」具身智能，正是顧捷帶領企業努力的方向。 「只要技術的拼圖往外擴展一圈，就會看到更多場景落地的可能性。」顧捷說，「未來機器人在專業化的訓練、評估、交流、陪伴等方面有非常多的可能，它不只是一個工具，而是我們身邊非常好的夥伴。」 不只是充電，還是陪伴 米奧(北京)機器人有限公司要解決的是人們生活中的另一個痛點。 在電動汽車的家庭充電場景中，他們通過大量調研發現：車位狹窄導致安樁難、易磕碰；充電線易拖地、難卷線，且存在泡水風險；傳統充電樁燈語複雜，新手操作困難；冬季低溫及雨雪天氣還帶來電池安全隱患。「我們的 『充電陪伴機器人』正是破解這些難題的『新物種』。」8月11日，米奧CEO 徐經鑑對本報記者說。 據介紹，這款機器人首創「低空吊掛+槍線智控」結構，可以節省地面空間，而大模型驅動的端側智能通過動態表情與定製語音實現交互，比如在雨雪天氣與車主及時溝通充電注意事項，還搭載全景護衛系統遠程守護充電安全，搭載健康充電管理模式科學延長電池壽命，將充電從功能服務升級為有溫度的陪伴。 顯然，這款充電陪伴機器人不單單是要滿足充電需求，而是要實現對充電功能的升級甚至重塑。 統計顯示，2025年上半年，中國新能源乘用車市場繼續保持強勁的增長勢頭，累計零售銷量達到546.8萬輛，同比增長33.3%。其中，純電動乘用車以61.4%的佔比穩居主導地位，且同比增長3.2%。 徐經鑑告訴記者，公司創業之初就瞄準了與電動車相關的領域，選擇從充電的痛點切入。目前還處在市場探索期，近期米奧將在北京亦莊的機器人大世界搭建應用場景。 不像「機器」，更像「人」 「原來機器人都是彎腿屈膝走小碎步，在去年10月24日，眾擎發布了全球第一款能像人類一樣大步流星直膝行走的人形機器人SE01。」 「我們一直希望機器人身輕如燕，但是爆發力又要足夠強，因此在材料上最開始用鋼鐵後來用鋁合金，再後來用鎂合金，現在開始用工程塑料。」 「上一屆世界機器人大會的時候，我們的機器人還是用架子吊起來的，但是這次來我們沒有帶一個架子，讓機器人坐在凳子上。現在所有的機器人是用遙控器的，下次大會我們可能完全脫離遙控器。」 8月11日，眾擎機器人創始人趙同陽在世界機器人大會論壇上回顧了他創立這家公司以來所親歷的變化——眾擎成立於2023年10月，還不到兩年，公司從一個人擴大到擁有100多位優秀工程師。 企業的發展之快速與行業同頻。今年上半年，我國機器人產業營收同比增長27.8%，連續12年保持全球最大工業機器人市場地位，製造業機器人密度已躍升至全球第3位。 展望未來，趙同陽認為人形機器人有兩大能力，一是體能，二是智能，「希望先把它的體能做到極致，再把智能做到極致」。 「目前我們在機器人的造型上、行動上都能做到和人差不多，未來希望它的語言能力、溝通能力上能做到知書達禮。」他說，「如果是『冷冰冰』的機器人，它是工具屬性，我們希望能儘量把『機器』那部分去掉，希望它能像人一樣具有溫度、具有思考的能力。」 8月12日，2025世界機器人大會落下帷幕。已經可以開始期待明年的大會了。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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