從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌 國產機器人出海「闖」市場(經濟聚焦·中國品牌圈粉海外) 正午時分,日本八戶市的一家烤肉店裡,顧客絡繹不絕,烤盤滋滋作響。一臺送餐機器人穩穩地穿過緊湊的餐桌過道,把剛出爐的餐點送到食客面前。「機器人送得穩穩噹噹,又乾淨又安全。」烤肉店店長不由得讚嘆。 這臺送餐機器人來自中國上海擎朗智能科技有限公司。現在,它已成為烤肉店不可或缺的一員。因人力成本居高不下、老齡化嚴重,日本越來越多酒店、飯館等場所開始引入服務機器人,以彌補人力資源的缺口。 5年前,擎朗智能開始進軍海外市場,本以為憑藉先進的技術儲備能大幹一場。但出人意料的是,日本合作方多次反饋:「有點賣不動。」 問題出在哪兒?企業團隊跑遍東京的大街小巷想尋個究竟。調研中他們發現,當地的服務節奏較慢,要求機器人的外觀有親和力,這背後是不同的文化審美差異。 最直接的問題是尺寸太大。國內流行的大體積機器人到了日本根本「走不動」,過道轉不過彎。 「我們在國內賣得很好的幾款機器人,在這裡幾乎無處安放。」擎朗智能創始人李通說。團隊需要從頭開始,設計一款「更適合日本」的機器人:體形小巧,穿行靈活,語音系統換成日語,屏幕上的動畫表情還能變換。 新的機器人就這樣誕生了——能穿過最窄49釐米的通道,機身背後配備雙層或三層託盤,還加裝了多個攝像頭和傳感器,方便感應人流中的突發狀況。 「很多調整聽起來很小,但其實很難。」李通說。比如機器人的輪胎,客戶反饋剎車後地板上會有黑色痕跡。為了解決這個問題,企業團隊一頭扎進長三角地區的供應鏈,尋找廠家重新定製輪胎……這樣的非標零件迭代過程幾乎每月都在發生。 擎朗智能目前在日本已經設立200多個技術支持點,確保常規故障能在2小時內響應,24小時內修復。 有一次,一家連鎖餐廳的店員發現機器人傳感器失靈了。報修後不到2小時,企業的技術服務人員就帶著一臺備用機器人趕到現場。新機器人上線前,只需幾分鐘雲端同步,就能接過前任留下的所有「記憶」,無須重新「培訓」。工程師將故障機器人帶回技術中心維修,整個流程乾淨利落。 「在日本僱一個服務員,成本可能很高;『僱用』機器人,只需要人工1/3的價格。」李通說,「而且機器人全年無休、效率穩定。」 機器人出口規模不斷擴大。日本不少大型連鎖餐飲集團都使用了擎朗智能的產品。在圖書館、酒店等場所,也能看到擎朗智慧機器人的身影。 為了跟上客戶的節奏,企業還在日本設立了本地化的伺服器,在保稅倉和維保點配備常用零配件,軟體也會針對日式管理特點優化算法。「產品出海,要落實到每一條生產線、每一次用戶反饋中。」李通說。 除了服務機器人,我國生產的物流機器人在日本也很受歡迎。日本帝京大學教授露口洋介認為,從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌,機器人行業的發展壯大,是中國製造業華麗轉身的生動註腳。 今年,在第六屆日本關西物流展上,來自浙江湖州的牧星機器人(浙江)有限公司受到關注,其提供的分揀系統和GTP(貨到人)解決方案由日本東芝、三菱等公司在展會呈現。此前,該公司研發的物流機器人和軟體系統,被日本關東地區多家醫藥行業倉庫採用,滿足了當地醫藥領域不斷增長的物流需求。此外,企業為日本某知名車企設計的新型料箱搬運揀選機器人在激烈競爭中脫穎而出,贏得客戶認可。 牧星機器人是一家專注於物流機器人和設備研發生產的企業,其產品超七成出口發達國家。「目前訂單已排至9月,上半年銷售額創新高,同比增長近三成。」牧星硬體技術中心總監何梓傑介紹,「海外的物流自動化項目中,我們產品的身影越來越常見。」 眼下,企業機器人生產線高速運轉,每日穩定產出多種型號的物流機器人。「我們的機器人『力氣』跨度極大,從50公斤到1.5噸不等,小到車間裡搬零件,大到電商倉庫託舉貨物,都能勝任。」何梓傑介紹。憑藉前沿創新技術與深度本地化策略,企業已在日本市場紮根。未來,企業將根據當地物流行業的需求,持續研發、實現共贏。 本報記者 季覺蘇 劉軍國 《人民日報》(2025年08月12日 第 08 版)
北京8月11日電 (記者 夏賓)2025開放計算技術大會近日在北京舉行,大會聚焦在MoE(混合專家)大模型與AI智能體的技術發展趨勢下,如何以開放計算更好促進縱向擴展性能(Scale up)與橫向擴展效率(Scale out)的協同發展。 當前,模型算法開源、算力系統開放,已經成為AI時代一個主流趨勢,開源開放的全球化協作平臺正發揮越來越重要的作用,既能以系統化思維,通過提升單系統性能,滿足萬億參數大模型發展的需求;又能應對日益擴張的數據中心規模,通過全球產業鏈協作解決未來GW級AI數據中心面臨的系統性工程挑戰。 2025開放計算技術大會由開放計算社區OCP及開放標準組織OCTC(中國電子工業標準化技術協會開放計算標準工作委員會)聯合主辦,來自中國移動、字節跳動、阿里雲、三星、浪潮信息、清華大學、立訊技術等超千位知名學者、技術專家、應用開發者及廠商代表參與大會。 開源大模型正深刻重塑全球AI產業格局和發展路徑,與之伴生的是,公共雲平臺和模塊化AI基礎設施的普及,為開源模型的規模化落地和應用創新提供了至關重要的開放算力基礎。這種開源模型與開放算力的結合,會有效驅動海量長尾應用爆發,進一步加速AI普惠的實現。 OCP基金會高級總監Michael Schill表示,隨著AI日益成為社區成員關注的核心場景,OCP的工作重心正轉向AI主導,所有核心工作圍繞著AI開放系統(Open Systems for AI)戰略計劃展開,包括數據中心物理基礎設施、數據中心IT基礎設施和系統管理三個重點領域,並且發布了《可擴展基礎設施的藍圖》,這是AI開放系統戰略計劃當中的重要工作成果。 OCTC秘書長陳海認為,產業協同創新要從應用出發、從用戶思維出發,堅持標準引領產業發展,制定更切實落地的規範標準,推動和加速數據中心各領域的技術創新與成果普惠,讓更多的組織和個人從中獲益。 例如,面向多元計算資源組合和多應用場景的伺服器算力算效評估基準,就是通過系統評估伺服器整機的綜合算力與能效表現,為行業提供科學、可信的算力算效評估體系,為用戶伺服器架構選型和優化提供標準範式。 毋庸置疑,開放計算的興起與日益壯大,使得數據中心產業鏈的協同效應更緊密、融合創新能力更強,這一點對於飛速迭代的AI產業至關重要。 目前,MoE大模型的參數量仍在保持高速增長且迭代迅速,對單系統的算力密度與互聯速率提出極致要求,帶動了計算架構的變革。 OCTC輪值主席、中國移動通信有限公司研究院副院長段曉東指出,MoE大模型持續推高大算力,仍然是今天的時代主題,產業將會很快邁入以超節點這種網絡和算力、軟體和硬體全面協同優化的一個時代。 阿里雲基礎設施異構硬體和系統資深總監盧曉偉表示,超大規模MoE帶來了AI基礎設施的算力、互聯、能耗瓶頸,以及可靠性和穩定性的挑戰,需要為AI重構算力系統,Scale Up超節點架構將成為核心發展路徑。 三星電子副總裁、先行開發團隊負責人張實完表示,未來,超節點架構將會採用GPU發起式直連內存,通過GPU友好型介質與存儲,有效減少內存瓶頸,為大模型訓練推理提供強力支持。 字節跳動伺服器架構師高曉軍表示,當產業鏈各方以開放心態共建標準、共享技術、共拓場景,多樣性算力將不再是分散的「孤島」,而是互聯互通的「大陸」。 浪潮信息副總經理趙帥強調,開放計算社區的核心目標就是利用生態力量打破性能瓶頸,推動業務創新發展,這是一種系統化思維與應用價值導向。超節點架構本質上也是系統化思維的產物,它不是某一個點的突破,而是在現有技術、生態和成本約束下,從系統層面去打破晶片本身的性能邊界,最大化用戶價值。 作為社區的一員,浪潮信息後續將向社區成員開放自研的超節點架構設計以及PD分離框架,推動開放超節點架構的發展。 事實上,GW級AI數據中心對算力生態帶來的重要變革,已經推動了跨社區合作的進程加快。目前,OCP正在籌備成立「GW級開放智算中心OCP中國社區小組」,結合中國在能源、算力基礎設施與供應鏈方面的需求與優勢,推動AI開放系統戰略計劃在中國的落地。 同時,OCP也在同OCTC積極合作,探討將OCP領先的AI基礎設施技術架構、參考方案、前沿研究成果等在中國市場落地,在中國建立GW級AI數據中心的全球性標杆。(完)
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