（成都世運會）一個人的世運代表團：微光如炬 永不獨行
2026-01-05 17:28 8,591次浏览北京8月10日電 (孫豔平)2025世界機器人大會正在北京經濟技術開發區(簡稱北京經開區，也稱北京亦莊)舉行。北京經濟技術開發區工委副書記、管委會主任王磊在產業發展主論壇上表示，北京亦莊啟動具身智能社會實驗計劃，將打造全域人機協同、產研共融的全域實訓場，加速具身智慧機器人走進千家萬戶、服務千行百業。 作為世界機器人大會的永久舉辦地和北京市重要的機器人產業集聚區，北京亦莊已集聚星海圖、北京優必選、安川首鋼等知名機器人和智能製造生態企業300餘家，打造了核心零部件+人形、工業、特種、醫療、協作、物流機器人——「1+6」產業體系，機器人產業鏈規模超百億。「我們打造了龍頭引領的技術創新體系、功能完備的產業創新平臺、要素集聚的科技創新生態和產城融合的產業發展空間，今天正式啟動具身智能社會實驗計劃」，王磊表示。 如何讓具身智慧機器人真正走進千家萬戶、服務千行百業？ 王磊介紹，首先是全區域開放真實世界數據採集資源。北京亦莊開放亦莊新城內商超酒店、藥房醫院、物流倉庫等近千個真實場景數據採集點位，建設全球領先的具身智能真實世界PB級數據池，開源開放高價值、標準化、可交易的具身智能數據，服務全行業具身智能模型訓練和本體智能化水平提升。「首批20個具身智能實訓場、近百個點位將於本月正式開放。」 其次，北京亦莊將全鏈路賦能機器人二次開發生態。圍繞機器人創新成果共享、軟硬體集成協同、應用場景拓展、產業生態培育，北京亦莊創造性提出建設機器人二次開發社區，為開發者團隊提供免費機器人通用本體、研發空間、算力補貼、敏捷開發等要素支撐，鼓勵創新團隊針對特定應用場景進行二次開發，實現從代碼到產品的全鏈路賦能。 北京亦莊還將全環節布局人形機器人高水平製造。率先布局人形機器人中試量產工廠，提供技術轉化、工藝改進、型式試驗、小批量試生產等服務，強化人形機器人共性製造服務能力，探索高水平「機器人生產機器人」柔性生產模式。同時，北京亦莊搭建供應鏈快速響應平臺，提供標準件快速物流、非標零部件快速打樣等服務，提升機器人研發生產協同效率。 從研發生產走向市場應用，北京亦莊目前已在工廠、學校、醫院、公園等場景，實現超千臺機器人應用。如何加速推動產品落地？具身智能社會實驗計劃明確，全場景賦能機器人產品規模應用。北京亦莊深化萬臺機器人創新應用計劃，今明兩年逐步釋放萬臺、近50億元具身機器人應用需求，其中超千臺為人形，應用場景覆蓋高端製造、教育教學、園林水域、產業園區、商業服務、醫療康養、電力巡檢、市政管理、社區物業等社會經濟重點領域。 今年以來，北京亦莊全領域探索機器人新經濟新消費，熱點紛呈，好戲不斷：率先舉辦人形機器人馬拉松、機器人足球聯賽等賽事，打造「國際範兒+科技範兒」的文旅高地；舉辦全球首個機器人消費節，發放機器人品類消費券，打造機器人「參觀-體驗-銷售-交付」一體化消費新範式；開放機器人主題餐廳，提供機器人樂隊、脫口秀、抓娃娃等沉浸式交互服務；打造全球首個具身智慧機器人4S店，建設集機器人銷售、零配件供應、售後服務、信息反饋於一體的一站式綜合展銷服務平臺。 在技術競相突破和產業迅猛發展的同時，亦莊也在思考如何統籌好產業高質量發展和高水平安全，前瞻探索機器人社會治理模式。北京亦莊堅持「以人為本」「智能向善」理念相結合，以服務經濟社會發展、保障人類權益為前提，支持機器人率先在互動交流、特種行業、危險崗位、重複勞動環節試用，探索形成有溫度的機器人發展和應用模式。加強對機器人、具身智能安全、隱私保護、倫理道德等領域的理論研討和體系構建，確保機器人安全、可靠、可控。 為進一步完善創新生態、加速產業發展，北京亦莊制定了《推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》，將每年投入2億元，圍繞軟硬體技術創新、數據要素先行先試、應用場景牽引推廣、新業態鏈條培育等方面，提供全方位、精準化、大力度政策支持，助力具身智慧機器人企業在亦莊創新發展。其中，數據採集實訓場獎勵、二次開發社區支持、「打樣券」、人形機器人銷售補貼、供應鏈響應平臺支持等8項政策為全國首創。 王磊表示，機器人是「製造業皇冠頂端的明珠」，也是新質生產力的典型代表。北京亦莊將以更優質的環境、更高效的服務、更精準的政策、更完備的生態，建設全球一流的具身智慧機器人產業領航示範新城。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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