臺民調顯示：反「大罷免」人數激增260萬
2025-11-12 09:27 1,678次浏览「剛剛香港浸會大學呂海濤教授分享了如何藉助人工智慧，幫助發現藥物靶點。」近日，在2025京港澳青年科學家大會上，香港科技大學研究副教授韓偉聽完主旨演講，便立刻聯想到自己的研究領域：「我們已經合成了很多的新材料，卻未必完全清楚真正適用的方向，人工智慧或許可以提供新的啟發。」 在這個匯聚了人工智慧、生物醫藥、量子通信、未來航天、新能源等多個前沿領域的「交流場」上，200餘位青年科學家齊聚北京經濟技術開發區，一次次燃起「跨界火花」，架起了科研與產業、人才與項目之間的橋梁。 此次活動的主題是「同心攜手 向新而行」，人工智慧成了連接不同學科的「通用語言」。不少與會的青年科研人員表示，AI不僅提升了科研效率，也幫助他們突破原有的學科邊界，開啟更加融合與開放的研究路徑。 「AI在科研中的廣泛應用，某種程度上革新了我們的科研思維。」香港大學生命科學學院助理教授王鵬長期做葉綠體研究，他介紹，「以往，我們只能小規模地分析葉綠體中某些蛋白與其他代謝通路的相互作用；而現在可以一次性輸入3000多個蛋白數據，通過AI來自動配對，得到一個葉綠體層面的蛋白相互作用的全貌。」 除了方法上的革新，人工智慧也推動著青年科學家們把目光投向「硬科技」前沿。「仿生智能技術是一條新賽道。」會上，中國科學院院士、北京航空航天大學教授郭雷指出，仿生智能可以催生前沿科學發現，克服現有的類腦智能局限性，更好實現人工智慧技術領域的國際領跑。 「這個方向特別需要跨學科的融合，以及從基礎理論到關鍵技術，再到公司應用的全面創新，以及複合型的青年人才。」郭雷說道。 如何培養出更多具備跨界能力的青年科研人才？也是本次大會關注的話題。「目前，我們已經和內地科研單位開展了多項合作，包括科研項目對接、人才交流、學生聯合培養。」王鵬提到：「這不僅有助於技術上的互通互補，也加強了兩地人文層面的交流。」 當下，這種「雙向奔赴」的合作正在不斷深化。大會現場，京港澳三地29個優質合作項目集中簽約；當天正式成立的「京港澳新質生產力發展服務團」，將常態化服務三地科創項目與人才成長；同步啟動的「北京市港澳創新中心」也將聚焦科技企業孵化、成果轉化、跨境標準共建，打造京港澳科創資源落地「第一站」。 在韓偉看來，這是非常好的契機。他說，香港有良好的科研基礎和創新能力，內地擁有大科學裝置等「國之重器」和廣闊的市場，通過與內地在科研項目、平臺資源等方面的深入合作，可以為青年科研人員提供更多實踐機會和發展空間。 澳門大學副校長莫啟明在採訪中介紹，學校近年來在中醫藥領域取得了積極進展，正在橫琴新校區加快部署，探索中醫藥與西醫協同發展的新方向，「我們希望把握好『一國兩制』的優勢，積極參與國家中醫藥的科技創新與推廣，為中醫藥『走出去』貢獻澳門的力量。」(完)(《中國新聞》報劉益伶報導)
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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