8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
資料圖:高校圖書館內,學生正在看書複習。 記者 瞿宏倫 攝 北京8月14日電(記者 闞楓)14日在北京發布的一項針對在校大學生人工智慧(AI)使用情況的調查報告顯示,超六成受訪大學生直接或間接面臨AI學術爭議風險,如抄襲判定、作業扣分等情況。 這份主題為「2025年高校師生AI應用及素養研究」的報告由第三方機構麥可思發布,調查涉及2971名在校大學生(含本科生2177名,研究生794名)及1073名高校教師。 報告顯示,生成式AI已對在校大學生的學習產生了深刻且多元化的影響,其中,積極影響是主流,主要體現在深化知識理解、拓寬學習視野、增強學習主動性和提升學習效率等方面。然而,潛在的負面影響也同時存在,尤其是技術依賴導致自主學習能力下降和學習質量下降的問題。 這種影響直接關聯到學術誠信風險。報告顯示,針對生成式AI使用不當可能引發的學術不端問題,如內容抄襲、數據造假等,85.5%的受訪在校大學生表示存在擔憂,僅14.6%的學生擔憂程度較低。 值得一提的是,AI爭議風險已轉化為現實困境,約2/3的受訪在校大學生(65.9%)直接或間接面臨AI學術爭議風險,其中,42.0%的受訪大學生親身經歷過因AI生成內容引發的學術糾紛,如抄襲判定、作業扣分等。 面對生成式AI引發的學術風險,超六成受訪的高校師生表示其所在學校有使用生成式AI的明文規定。此外,為防範學術不端,不少高校啟用AI檢測工具,報告顯示,43.4%的受訪教師認可該做法,但強調需平衡檢測準確性與師生權益;25.4%的受訪教師明確支持,認為其能有效維護學術誠信;24.3%的受訪教師表示擔憂,主要顧慮是可能導致誤判或侵犯隱私;6.1%的受訪教師不支持,主張應通過教育引導解決問題。(完)
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