■ 社論 機器人運動會點燃的,不僅是賽場上的火焰,更是產業革新的烈焰。 8月14日至17日,2025世界人形機器人運動會將在北京國家速滑館(冰絲帶)舉行。來自全球五大洲16個國家的280支隊伍、500餘臺人形機器人將展開26個賽項、538個比賽項目的競技對決。 這是全球首個人形機器人運動會,聚焦於那些具有類人形態和具身智能的機器人。傳統機器人更多依賴於機械工程和自動化控制技術,而當下的大部分人形機器人除了在外形與人類更「像」之外,其更大的特色是人工智慧和深度學習。 這場運動會的舉辦,不僅標誌著機器人技術進入了一個新的競技時代,更預示著人形機器人從實驗室向現實生活邁出了新的步伐。 對於普通觀眾而言,機器人運動會的價值在於新奇性、娛樂性和觀賞性,但其價值卻遠超現場的競技本身。 競技之外,這場賽事更像一個技術層面的盛宴,有望成為全球人形機器人產業乃至科技創新生態的重要風向標。也正因如此,賽事吸引了來自全國和全球頂尖的機器人科研機構和企業,吸引了來自全球的大量目光。 於科研界和產業界而言,這場盛會提供了一個相互切磋競技的真實環境。在各自的實驗室裡,測試環境雖然控制嚴格,設計精密,卻難以完全模擬現實世界的複雜與多變。真實場景則充滿各種不可預見的因素,極為考驗機器人的適應性和自主決策能力。 不僅如此,比賽考察的不是單臺機器人的孤立性能,而是整個生態系統的成熟度。從算法訓練的數據質量、硬體供應鏈的穩定性,到運營維護的響應速度,都是決定比賽成敗的關鍵因素。這種生態層面的考驗,使得機器人運動會成為衡量產業鏈健康度的重要標尺。 運動會也相當於機器人「從實驗室走向現實生活」的第一場公開考試。只有在賽場上經歷過層層錘鍊、技術全面達標的機器人,才能真正進入家庭、醫療、工業、服務等多元社會場景,承擔起替代或輔助人類完成任務的重任。 機器人運動會的另一層深度價值在於,還可以吸引公眾與資本的目光,為其未來商業化和融資等搭建橋梁。 競技賽場極具觀賞性,這使得機器人運動會成為連接公眾與前沿科技的橋梁。許多普通觀眾通過生動的競賽,首次直觀感受到了機器人技術的進步和潛力,激發了對科技的興趣和信心。 機器人運動會對城市意義也頗為重要,本次運動會選擇在北京舉辦,其背後是北京和中國在全球機器人產業中的領先地位。中國連續12年成為全球最大工業機器人市場,是第一大機器人生產國。而北京則是中國機器人產業的技術高地,大量優質企業在北京都有研發和產業布局,完善的產業鏈生態也為賽事提供了充足的技術、人才和資金支持。 就此看,舉辦機器人運動會不僅是彰顯北京科技實力的窗口,也是打造全球機器人產業風向標的戰略舉措。如果能夠將人形機器人運動會打造成品牌賽事,相當於北京增加了一張新的城市名片,也有助於北京未來成為機器人產業的全球資源集聚高地。 事實上,回顧歷史,競技一直都是技術與產業進步的重要推動力。比如,人工智慧發展史上的最著名時刻之一,就是2016年的圍棋人機大戰。此後,人工智慧變得家喻戶曉,並開始滲透到每個人的工作和生活中。 競技的本質,是不斷挑戰極限與突破自我。機器人運動會點燃的,不僅是賽場上的火焰,更是產業革新的烈焰。 或許多年以後,2025年的北京機器人運動會會成為一個記錄機器人產業發展的重要節點。那時,今日在背後激發這場運動會的技術和產業浪潮,想必已經成功改變人類生活的方方面面。
鄭州8月10日電 (李超慶 湯曉楠)國內首個盾構/TBM(隧道掘進機)大數據挖掘共同體10日在河南鄭州成立。 圖為盾構/TBM大數據挖掘共同體啟動儀式現場。記者 李超慶 攝 該活動由中國中鐵指導、中鐵隧道局集團有限公司(簡稱中鐵隧道局)主辦,來自政府部門、高校、科研機構、行業協會等400餘位代表出席。 該共同體以「數智共享,隧創未來」為核心理念,匯聚建設、勘察、設計、施工、裝備、運維全產業鏈160餘家單位,著力破解行業數據孤島、標準不一等痛點。 中鐵隧道局首席專家洪開榮介紹,共同體將重點推進三大任務:構建行業統一數據中心與標準體系;聯合攻關盾構/TBM核心算法;深化「產學-產研-產用」聯動加速成果轉化。 華為公司代表透露,自2024年7月與中鐵隧道局開展數位化合作以來,雙方已於今年6月籤署人工智慧專項協議,將共同推進隧道工程智能化落地。 中鐵隧道局集團相關負責人表示,目前,我國在建隧道總裡程超1萬公裡,盾構/TBM保有量達1300臺。共同體將依託全國重點實驗室,構建數據挖掘公共平臺,推動數據-創新-產業三鏈融合,為交通強國、數字中國建設提供技術支撐。 河南省科技廳相關負責人在致辭中表示,該共同體是響應國家數位化戰略的關鍵實踐,將為行業高質量發展注入創新動能。 當日,主辦方還同步發布了隧道與地下空間領域首款垂直大模型「先鋒·隧道大模型」。 通報稱,「先鋒·隧道大模型v1.0」依託773條工程線路、1200億條建造數據構建,首創垂直領域技術體系。其研發的「隧道俠AI助手」具備專業問答、方案輔助等六大功能,突破可視化設計、施工評估等數智決策場景,已在高原鐵路隧道、崇太長江隧道等重大工程中驗證應用。(完)
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