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2026-02-28 02:46 9,684次浏览

  上海8月11日電 (記者 陳靜)2025國際通信大會(ICCC 2025)11日在上海正式開幕,匯聚全球700餘名通信領域的學者、產業界人士、研發工程師及青年研究人員,搭建一個高水平的學術交流與產業合作平臺,共同探討通信科技發展的前沿趨勢與未來機遇。   本次大會由中國通信學會(CIC)等聯合主辦,復旦大學承辦,以「塑造融合連接的未來(Shaping the Future of Integrated Connectivity)」為主題,共設置了13場分論壇、19場技術講座、26場研討會、38個特邀報告、16個演示,共同構成了一個多維度、跨學科的學術交流平臺。 德國德勒斯登工業大學教授傑拉德(Gerhard P. Fettweis)11日在滬發表演講。(復旦大學供圖)   中國工程院院士、北京郵電大學教授張平在題為《智簡:未來通信技術的展望與實踐》的報告中為應對傳統網絡在可擴展性、適應性和靈活性方面面臨的巨大挑戰,提出了具備內生智能與原生簡潔固有特性的智簡(Intellicise)無線網絡的策略。該策略基於原生的認知與學習能力,將通信系統從被動的數據管道演進為主動的智能體,從而推動各行各業的廣泛數位化轉型。   德國科學院院士、德國工程院院士、德國德勒斯登工業大學教授傑拉德(Gerhard P. Fettweis)在《我的6G夢》的演講中前瞻性地探討如何實現6G——既將其視為一個技術裡程碑,也視為社會和商業的賦能者。在他的願景中,6G不僅被視為一項技術成就,更是構建賦能個人、保護隱私並為社會帶來切實利益系統的基礎。   來自知名企業的精英朱佩英介紹了一個以感知輔助人工智慧(AI)為核心的6G-ISAC框架。她在演講中指出,在該框架下,無線電網絡能夠動態構建物理世界模型,以支持具身智能(Embodied AI)。通過融合感知與智能,無論是骨幹節點(Bastion Nodes)還是AI設備,都能進化為具身智能體(Embodiment-AI),即:能在現實環境中感知、適應並行動的系統。這種融合將為類機器人化的服務與應用開啟一個全新領域,使6G成為大規模智能交互系統的平臺。   據悉,十餘年來,國際通信大會(ICCC)已成長為中國通信領域的國際學術標杆。ICCC 2025的成功舉辦,前瞻性地揭示了通信技術的演進方向。   據悉,ICCC 2025的技術講座環節匯集世界各地的知名學者,就AI深度賦能、硬體突破、多域融合、場景化網絡、內生安全等話題進行深入講解,傳播前沿知識,促進技術的普及和應用。(完)

  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)

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