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2026-03-12 14:49 3,698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)
成都8月10日電 (記者 何浠)四川省水利廳、四川省氣象局10日聯合發布山洪災害橙色預警。 四川省山洪災害氣象預警圖。四川省水利廳供圖 根據預警信息，8月10日20時至11日20時，四川內江市威遠、隆昌、資中，自貢市貢井、自流井、富順、榮縣，宜賓市翠屏、敘州，瀘州市瀘縣，雅安市漢源、石棉等12個縣(市、區)發生山洪災害可能性大(橙色)；內江市市中區、東興，自貢市大安、沿灘，宜賓市江安、高縣、珙縣，資陽市安嶽，樂山市金口河、沐川、馬邊、峨邊、峨眉山，遂寧市安居、船山、蓬溪，瀘州市納溪，達州市大竹、開江、達川，雅安市滎經，眉山市洪雅等22個縣(市、區)發生山洪災害可能性較大(黃色)；宜賓市南溪、興文、長寧、屏山、筠連，資陽市雁江、樂至，樂山市犍為、沙灣、五通橋、井研、市中區，廣安市武勝、前鋒、嶽池、廣安、華鎣、鄰水，瀘州市江陽、龍馬潭、敘永、合江，達州市渠縣、通川、宣漢，雅安市雨城、天全，眉山市仁壽，南充市高坪、嘉陵、蓬安、順慶、營山，涼山州甘洛、雷波、西昌、昭覺、布拖、金陽、鹽源、木裡，甘孜州得榮、稻城、鄉城、雅江、瀘定、丹巴，阿壩州小金、金川等49個縣(市、區)可能發生山洪災害(藍色)。 兩部門也提出防禦要求，所有責任人立即上崗到位；密切關注天氣預報、雨情水情和監測預警情況；加強山洪災害可能影響區域的巡查值守；按照《四川省山洪災害防禦指導意見》，適時啟動預案，及時、果斷轉移受威脅群眾，強化轉移路線與安置區安全監管；組織山洪災害專題會商、專題安排；加強涉洪在建工程工地營地、網紅打卡地管理。(完)
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