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2026-02-19 08:33 2,917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)
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章，指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景，並提出相應的防範方法。 文章指出，自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力，缺乏自主設定目標的功能，雖能執行單一簡單任務，但若無人為指令，則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出，人們已習慣應用程式請求授權：獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可，而是直接行動，使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務，並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測，自主人工智慧未來將承擔各類任務，如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等，均需調用用戶敏感數據，包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出，現有應用通常僅調用單一數據類型，而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」，包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣，乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測，未來企業數據洩露事件中，將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱，對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私，網絡安全專家建議，採用多層次防護方法，從基本的安全習慣做起。例如，為所有帳戶啟用多因素認證，將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍，為不同用途創建單獨的帳戶，以分隔數字暴露面。 專家指出，由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源，因此，分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限，而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具，比如一個用於財務任務，另一個用於健康管理，以此類推。 專家還建議，將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為，在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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