如何讓AI「識破」AI？這項研究給出答案
2025-11-25 17:31 6,943次浏览最近幾天，81歲的退役老兵孫灶立「火」了。7月31日上午8時許，上海楊浦公園內有人不慎落水，孫灶立不顧高齡跳入水中施救。隨著視頻在網上傳播，眾多網友紛紛為他的義舉點讚。今天（5日）上午，上海市和楊浦區退役軍人事務局、四平路街道相關負責人前往孫灶立家中，給老人送上鮮花和慰問品。之後，孫灶立向解放日報·上觀新聞記者講述了自己救人的故事。 孫灶立在家中接受記者採訪「我當時在楊浦公園裡鍛鍊，突然聽到不遠處有人喊『救命』。」孫灶立回憶，他匆忙趕到現場時，就看到有位阿婆面朝下漂浮在水面上，一動不動。孫灶立顧不上脫外衣就下水救人。「我從小就會遊泳，還在海軍部隊服役過，水性好。」孫灶立說，好在水不算深，沒到他胸口，涉水到落水者旁邊後，他便奮力將她託起往岸邊移動，「落水的人還在不停地吃水，哪怕快一秒也好，就想著要儘快把她救上來。」然而，孫灶立畢竟年事已高，此次救人也頗感吃力。中途孫灶立因體力透支，不得不停下來喘息。後來，在周圍群眾的協助下，阿婆成功獲救，孫灶立也被拉上岸。此時，他面色蒼白，感到身體有些不適。「周圍群眾都很熱心，等救護車的時候，有人看到我衣褲都溼了，提醒我得趕緊脫掉。有位爺叔還把自己的上衣脫下來，讓我穿上。」 在周圍群眾幫助下，落水阿婆被救上岸急救人員趕到後，孫灶立和阿婆都被送往醫院進一步觀察，好在均無大礙。對於孫灶立勇救落水者一事，他和家人和戰友都不感到意外。在得知孫灶立英勇救人的事跡後，幾位當年的戰友專程前來看望，其中一人帶了一張塑封好的報紙，頭版頭條寫著「65歲老人勇救3名落水盲人」。故事的主角，正是孫灶立。原來，2009年65歲的他就曾在和平公園救起3名落水盲人，當時他在近2米深的水中往返數次，將遇險者一一救上岸。「我以後還會救人，只要身子骨還硬朗！」當年接受採訪時，孫灶立這樣說。16年後，他用實際行動踐行了自己的諾言。在被問到如此高齡還下水救人，有沒有感到害怕時，這位1965年入伍、參加過抗美援越的老人搖了搖頭：「在部隊當兵時，我就知道遇到危險要挺身而出，要保護人民群眾，這是我作為軍人應該做的。」像孫灶立這樣的退役軍人，在上海還有很多。市退役軍人事務局相關負責人表示，此次慰問勇救落水者的孫灶立老人，就是要在全社會營造崇尚英雄、尊崇軍人的濃厚氛圍。近年來，上海始終高度重視退役軍人服務保障和思想政治引領工作，努力打造具有溫度的退役軍人服務「樣板」。通過持續開展烈士褒揚、「最美退役軍人」學習宣傳活動、「老兵永遠跟黨走」主題宣講活動和送立功喜報、懸掛光榮牌等活動，不斷提升退役軍人的榮譽感與獲得感。
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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