在數字經濟蓬勃發展的當下,人工智慧已成為推動產業變革的新型生產力。算力作為人工智慧發展的基石之一,其重要性不言而喻。近期,全國多地出臺算力券政策,以發放算力券的方式,幫助企業破解算力使用難題,加速算力相關產業融合創新。 什麼是算力券?作為一種政策創新工具,算力券與大家熟知的消費券類似,本質是通過政府補貼降低企業的算力使用成本,促進算力產業發展。與一般的消費券不同,算力券面向企業等市場經營主體,是用於支持其購買算力服務的政策工具和數位化憑證。 多地積極發放算力券,背後有政策引領與市場需求。一方面,該舉措響應國家對數字經濟和人工智慧產業發展的戰略部署,助力構建人工智慧產業生態。另一方面,此舉旨在應對當前算力市場存在的供需失衡等挑戰,引導算力資源的合理流動與高效配置,實現算力供需的精準對接。 算力券有利於企業解決「算不起」「算閒置」等現實問題。對於需求端來說,直接降低企業算力使用成本與門檻,助力其加大技術研發投入、加速產品迭代升級,在市場競爭中獲得優勢;對於供給端而言,算力券以政府補貼形式盤活閒置算力資源,促進其向需求端流動,提升資源利用率。 算力券作為政策槓桿,能夠以四兩撥千斤的形式加速構建「人工智慧+」產業鏈。不少地方明確算力券的適用範圍涵蓋智能算力與超算算力,同時以配套政策方式發放模型券、數據券、語料券等,以算力為切入點,精準對接算力產業最新需求,帶動相關產業鏈實現數位化轉型。 算力券有助於推動我國產業結構優化升級。隨著人工智慧與千行百業的深度融合,傳統產業得以藉助人工智慧技術實現智能化轉型,提高生產效率和產品質量。新興產業則在人工智慧的驅動下加速發展,培育新的經濟增長點。比如,藉助算力券政策,智慧醫療、智慧教育、智慧交通等領域產品得以迭代升級,人工智慧應用場景不斷拓展。此外,算力券可以吸引更多創新型企業和專業人才,形成集聚效應與規模效應,營造良好的創新創業生態,激發市場活力。 從不少地方的實踐來看,當前,算力券對推動數字經濟發展的效果可謂立竿見影。以算力券政策為引導,北京已有多家算力供應商在平臺註冊,為企業提供算力資源。貴州等地近年來出臺算力系列政策,有效激發了企業參與算力發展的積極性。 需要注意的是,算力券並非能在市場上流通的有價證券或金融工具,在推廣這一政策的過程中,一些潛在問題不容忽視。例如,如何確保算力券發放的公平性與透明度,防止出現套利、重複補貼等現象;如何建立健全算力券的監管機制,強化數據安全與隱私保護;以及如何進一步提升算力服務的質量與穩定性,滿足企業日益增長的多樣化需求等。只有妥善解決上述問題,才能讓算力券這一政策工具持續發揮積極作用,真正讓好鋼用在刀刃上。
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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