顧「底座」還是重應用？業界熱議大模型「晉級」之路
2026-02-09 02:43 6,584次浏览上海8月13日電 (記者 鄭瑩瑩)智元機器人近期對外宣告，其近百臺遠徵A2-W輪式通用機器人已赴中國一家汽車零部件企業的工廠產線搬箱，實現規模化落地。 伴隨具身智能的發展，機器人何時能大批量上崗，深入工廠、邁入家庭？清華大學計算機科學與技術系教授孫富春在受訪時道出人形機器人真正能幹活的關鍵——大的負載能力和擬人的「大腦」。 他認為機器人發展現在進入一個快車道，10年以後，會幹活的機器人將在各個行業發揮作用，人形機器人的形體結構會發生變化，其感知運動能力、認知交互能力、跨場景跨任務能力等都會得到顯著提升。 上海颯智智能科技有限公司董事長兼執行長張建政告訴記者，機器人在「進化」，要從「嬰兒」時期的慢爬、走路，逐步成長為能力出色的「技術工人」，能精準幹活之後，才能適應崗位。以一條每小時生產90臺車的汽車生產線為例，如果機器人發揮不穩定，每次作業有幾秒甚至幾十毫秒的延遲，累積起來就會造成生產節奏失序。 數據是機器人上崗的一大要素。張建政認為，實際場景中的數據是最真實有效的。在積累數據和推動機器人落地的階段，該企業選擇工業場景，因為這一剛需領域的各類要求清晰、明確，更容易實現商業閉環。他表示，這一階段的發展也是為其未來邁向消費者端做準備，屆時有望涉及養老、助殘機器人等方面。 在上海擎朗智能科技有限公司創始人兼執行長李通看來，機器人要真正走進商業領域，要去解決客戶的真實需求。他指出，以家庭場景為例，業界希望能研發出會洗衣、能做飯，還會帶孩子等技能的機器人保姆，而現階段的機器人很難做到這些，其中一個原因就是缺乏物理世界的數據。換句話說，目前數據訓練出來的機器人還達不到這一「多面手」要求。該企業的選擇是，在當前的技術條件下，縮小邊界，找特定崗位，讓機器人先幹起來。 機器人的上崗，離不開具身智能的發展。瞄準具身智能發展，中國多地陸續在發力。 今年2月，北京發布《北京具身智能科技創新與產業培育行動計劃(2025-2027年)》，計劃到2027年，圍繞具身大小腦模型等方面突破不少於100項關鍵技術，培育千億級產業集群。 今年3月，《深圳市具身智慧機器人技術創新與產業發展行動計劃(2025-2027年)》出爐。深圳計劃到2027年，在機器人關鍵核心零部件等方面取得突破，關聯產業規模達到1000億元(人民幣)以上。 就在8月，《上海市具身智能產業發展實施方案》正式對外發布，上海打算從堅持模型驅動、打造算力等公共平臺、支持應用示範標杆、發揮群鏈集聚效應、完善發展生態幾個方面來推動具身智能的發展。 在7月底於上海舉辦的2025世界人工智慧大會上，人形機器人的發展備受關注。記者 鄭瑩瑩 攝 國家地方共建人形機器人創新中心首席科學家江磊認為，機器人如何能幹活將是下一個風口。他把感知頭、靈巧手、機械臂、電子皮膚稱為人形機器人「新四大組件」。 江磊指出，中國人形機器人在最近三年間發展非常迅猛，走、跑、跳能力世界領先，這來之不易。「在過去的二三十年，中國機器人一直在追趕，如今取得這一成績，非常有紀念意義。走、跑、跳，我覺得這不是炫技，是對人形機器人的控制水平和硬體平臺的綜合考驗。」 他還強調了「大腦」「小腦」及「肢體」三方面的具身智能發展。「只有打通人形機器人『大腦』『小腦』及『肢體』的『具身智能+』技術路徑，我們才能真正取得勝利。」(完)
當極端高溫席捲全球，「智慧大腦」 將如何守護城市的正常運轉？日前，由上海海納工程院主辦的 「全球高溫韌性服務（Global Heat Resilient Service，GHRS）項目研討會」上，地球觀測組織（Group on Earth Observations，GEO）、C40 城市氣候聯盟代表，以及相關科研院所、企業單位的專家學者齊聚海納小鎮，圍繞高溫治理展開深入交流，普陀區也將參與該項目的實踐探索。成立於2005年的GEO，是目前地球觀測領域規模最大的政府間多邊合作組織。作為 GEO 牽頭的新倡議，GHRS項目旨在融合GEO衛星遙感數據、城市熱力圖譜及人口流動實時信息，構建全球多維度高溫預警系統，為城市提供高溫風險評估、決策支持及行動方案。作為項目的積極參與者，普陀區將依託海納小鎮數字創新生態，強化數據要素與氣候治理的乘數效應，突出數據賦能、智慧研判、科學布局、綜合規劃，積極應對城市運行韌性挑戰、極端高溫預警、生態環境監測等。項目實施中，GEO 協調全球觀測數據，海納工程院負責本地化技術開發，阿里雲提供人工智慧與雲計算支撐，地方氣象部門整合實時氣候信息……通過整合政府、企業及研究機構資源，構建跨領域協作機制，探索可向全球其他城市推廣的「普陀經驗」。此外，項目落地將為長三角企業和機構搭建展示與合作交流平臺，助力各方打造應對全球極端高溫的典型數位化場景及產品，實現技術服務和創新成果出海。會議特別設置圓桌討論環節，與會者通過梳理現狀、描述個人決策情景、分析共性問題與需求，深入探討如何構建跨部門協作與決策支持工具，推動數據向政策行動轉化。
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