我國首部電子行業有害物質管控強制性國標正式印發
2026-01-26 00:35 6,756次浏览在通往AGI的道路上，並非每一步都是激動人心的百米衝刺，更多的是考驗耐力的長途跋涉 自ChatGPT橫空出世後，幾乎每一次來自OpenAI公司的產品革新，都會在全球引發震動。這一次發布的GPT-5也不例外。 據報導，OpenAI執行長薩姆·奧特曼稱，GPT-5是「世界上最好的模型」，代表著OpenAI在開發通用人工智慧(AGI)道路上邁出了「重要一步」。OpenAI官網介紹，GPT-5採用統一系統架構，整合了高效基礎模型、深度推理模塊和實時路由系統，能夠根據不同情況判斷何時該快速回應，何時應進行深度推理思考以提供專家級的答案。 GPT-5的發布，可謂讓市場期待已久。在長達數月的猜測和無盡的社區討論之後，這隻「狼」終於來了。然而，當OpenAI拉開帷幕，展示其最新成果時，市場的反應卻頗為複雜。 雖然GPT-5面向所有用戶開放、推理加強等方面確實有一些亮點，但相比ChatGPT初次亮相開啟新紀元的震撼，或是Sora用文字生成視頻帶來的那種「未來已至」的眩暈感，GPT-5的發布更像是一次意料之中的升級：掌聲仍然熱烈，但似乎缺少了過往那種足以撼動整個行業根基的驚呼。 GPT-5從登場之前就背負了人們厚重的期望。人們期待的不再是量變，而是又一次質變，或是能自主完成複雜長期任務的超級助理，或是能進行實時情感交互的數字伴侶，又或是能提出全新科學假說的研究夥伴。然而，GPT-5帶來的，更多是「更好」而非「全新」——它的錯誤更少，邏輯更嚴謹，能處理更長的上下文，理解更複雜的指令。 但這些「看不見的」改進，對於已經習慣了視覺奇觀的人們而言，衝擊力是有限的。特別是，在OpenAI籌備GPT-5的這段時間裡，整個行業並未停滯。谷歌的Gemini系列、Anthropic的Claude 3系列，以及眾多開源模型的快速迭代，已經讓市場對大模型的各項能力有了更清晰的認知。 競爭的加劇，使得任何一家公司的領先優勢都變得不再那麼絕對，市場的「驚喜閾值」被前所未有地拉高。也因此，GPT-5帶來的不是顛覆，而是一次「預期的校準」。它告訴我們，在通往AGI的道路上，並非每一步都是激動人心的百米衝刺，更多的是考驗耐力的長途跋涉。 革命性的突破往往是可遇不可求的，它們總是建立在無數次枯燥、繁瑣的量變積累之上。GPT-5在降低「幻覺」、提升事實準確性、增強安全護欄等方面所做的努力，雖然不像生成一段不存在的電影那樣令人驚喜，但都是至關重要的進步，是AI從「玩具」走向「工具」，再從「工具」走向「基礎設施」的必經之路。 成都商報-紅星新聞特約評論員 陳白
北京8月11日電(記者 吳濤)在人工智慧與機器人技術快速發展的今天，具身智能正從實驗室走向產業化。在8月8日至12日舉行的2025世界機器人大會期間，相關話題引發專家們廣泛討論。 中國工程院院士倪光南表示，機器人智能一般來說可以分為三大部分：腦、眼、行動系統。這三部分組在一起就變成具身智能系統，能夠全面體現機器人的智慧，發揮它的作用。「我們目前的情況是在腦和眼的方面投入不夠，相對來說是一個短板，需要特別予以加強。」 2025世界機器人大會上展示的人形機器人。記者 吳濤 攝 中關村智友研究院院長王田苗表示，具身智能真正的價值在於能夠學習推理然後模仿人，高效地在生產效率和服務價值上進行匹配。「比如說在服務場景中收拾餐桌，如果人工智慧並非機械化的路徑進行行走，而是要先感知，再進行推理，然後形成空間軌跡進而再操作，將大大提高服務價值。」 上海交通大學教授高峰表示，中醫有一個詞叫「望聞問切」，這四個字其實就是感知，具身智能就是「望聞問切」的感知產生「神聖工巧」的智能應用。還有一個詞叫「看人下菜碟」，這是貶義詞，但如果機器人能「看人下菜碟」，那智商是很高的。 中國科學院外籍院士福田敏男稱，具身智能在日本的發展，跟其它機器人的發展是不一樣的，人們一想到AI就是通過學習、計算、不停地實驗，這是基礎機器人的定義。而具身智能要定義它的智能水平，這才是它的意義，比如說什麼是好的，什麼是不好的，它是能夠自己感知到的，而且這還只是剛剛開始。 技術「狂飆」的同時，安全問題也不容忽視。王田苗表示，「具身智能應該是替代人的危險作業工作或者是複雜的工作，但不應該替代人的生活，這個前提有數據安全問題、智慧財產權問題甚至人身安全問題，我覺得這方面一定要有監管。」 不過具身智能的發展前景是毋庸置疑的，作為機器人的高階形態和具身智能的重要載體，人形機器人在生產製造、倉儲物流、安全防護、家政服務、教育醫療等場景中日益發揮重要作用。 在2025世界機器人大會期間，北京經濟技術開發區發布具身智能社會實驗計劃，並配套發布《北京經濟技術開發區關於推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》專項支持政策。「具身智慧機器人十條」通過揭榜掛帥、重大專項配套等，支持企業開展「大腦」「小腦」、機器人通用本體及關鍵零部件等技術攻關。(完)
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