從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌 國產機器人出海「闖」市場 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。(人民日報海外版 記者 季覺蘇 劉軍國)
杭州8月13日電 題:人工智慧的全球對話是競爭還是共生? ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前,人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地,從實驗室創新到全球治理,AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月,國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作,在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異?人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界?人工智慧的全球對話是競爭還是共生?齊國君近日接受「東西問」獨家專訪,對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下: 記者:您為什麼選擇回中國? 齊國君:主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段,對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷,我認為在AI領域,目前還有一些基礎問題需要解決,且隨著AI基礎模型發展迭代,更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷,從個人發展以及產學結合角度考慮,我認為回中國發展更為合適。 另外,從全球角度看,中美兩國能為AI發展提供良好平臺,中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢,在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強,馬太效應明顯,新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出,競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日,人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者:如何解讀中外人工智慧科研生態差異? 齊國君:美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導,尤其在AI領域,大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導,但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期,從2012年到2022年這一輪,美國商業化組織從資助技術研究開始,逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化,再到商業化與應用研究,美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面,除美國國家科學基金會有投入外,美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助,很多高校經費源於此類政府機構。此外,高校與企業合作,多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是,美國風投,特別是矽谷風投,對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態,即便知道投100個項目可能只有幾個成功,投資人也願意投入。 在中國,頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時,國家層面給予諸多支持,包括目標設定、基礎設施建設等,有總體規劃。 中國國內也有風投投入,但受晶片和基礎算力制約,投入成本高,為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資,創新企業多聚焦應用環節。此外,中國在風投退出機制上,如回購等有效方式方面,與美國存在差異,需進一步完善。 2025年7月26日,2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品,規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者:人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界? 齊國君:目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識,這更多是基於科幻的猜測。不過,AI發展確實帶來新挑戰,但新技術發展通常都會面臨類似問題,如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來,AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用,在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值,且已出現很多正面案例。 譬如,AI大量應用於客服行業,提高了勞動生產率,雖給就業帶來壓力,但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位;在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域,AI取代了90%以上的重複性勞動,廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日,四川成都,第十一屆中國網絡視聽大會現場,虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來,AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用,類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率,未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業,可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者:人工智慧的全球對話是競爭還是共生? 齊國君:我認為未來人工智慧的全球對話,既有競爭又有共生,但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上,AI行業與網際網路行業有共通之處,技術交流頻繁,難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應,比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快,就能吸引更多用戶,獲得更多數據,使模型迭代得更快更好,形成正面反饋,即飛輪效應。飛輪一旦轉動,規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用,無法吸引更多用戶形成商業閉環,數據和用戶就無法增長,也就難以理解更多用戶意圖、使用場景,模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放,吸引更多用戶使用,以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來,成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力,中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中,各方相互促進,形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作,且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活,其正面影響會溢出到全球範圍,技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放,大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流,推動知識傳播,分享新的技術思路。 像今年,DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播,美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介: 齊國君。 受訪者供圖 齊國君,2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業;2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位;2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家,並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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