中國科學院西雙版納熱帶植物園探尋雨林奇妙夜
2026-02-08 07:19 9,719次浏览從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌 國產機器人出海「闖」市場(經濟聚焦·中國品牌圈粉海外) 正午時分，日本八戶市的一家烤肉店裡，顧客絡繹不絕，烤盤滋滋作響。一臺送餐機器人穩穩地穿過緊湊的餐桌過道，把剛出爐的餐點送到食客面前。「機器人送得穩穩噹噹，又乾淨又安全。」烤肉店店長不由得讚嘆。 這臺送餐機器人來自中國上海擎朗智能科技有限公司。現在，它已成為烤肉店不可或缺的一員。因人力成本居高不下、老齡化嚴重，日本越來越多酒店、飯館等場所開始引入服務機器人，以彌補人力資源的缺口。 5年前，擎朗智能開始進軍海外市場，本以為憑藉先進的技術儲備能大幹一場。但出人意料的是，日本合作方多次反饋：「有點賣不動。」 問題出在哪兒？企業團隊跑遍東京的大街小巷想尋個究竟。調研中他們發現，當地的服務節奏較慢，要求機器人的外觀有親和力，這背後是不同的文化審美差異。 最直接的問題是尺寸太大。國內流行的大體積機器人到了日本根本「走不動」，過道轉不過彎。 「我們在國內賣得很好的幾款機器人，在這裡幾乎無處安放。」擎朗智能創始人李通說。團隊需要從頭開始，設計一款「更適合日本」的機器人：體形小巧，穿行靈活，語音系統換成日語，屏幕上的動畫表情還能變換。 新的機器人就這樣誕生了——能穿過最窄49釐米的通道，機身背後配備雙層或三層託盤，還加裝了多個攝像頭和傳感器，方便感應人流中的突發狀況。 「很多調整聽起來很小，但其實很難。」李通說。比如機器人的輪胎，客戶反饋剎車後地板上會有黑色痕跡。為了解決這個問題，企業團隊一頭扎進長三角地區的供應鏈，尋找廠家重新定製輪胎……這樣的非標零件迭代過程幾乎每月都在發生。 擎朗智能目前在日本已經設立200多個技術支持點，確保常規故障能在2小時內響應，24小時內修復。 有一次，一家連鎖餐廳的店員發現機器人傳感器失靈了。報修後不到2小時，企業的技術服務人員就帶著一臺備用機器人趕到現場。新機器人上線前，只需幾分鐘雲端同步，就能接過前任留下的所有「記憶」，無須重新「培訓」。工程師將故障機器人帶回技術中心維修，整個流程乾淨利落。 「在日本僱一個服務員，成本可能很高；『僱用』機器人，只需要人工1/3的價格。」李通說，「而且機器人全年無休、效率穩定。」 機器人出口規模不斷擴大。日本不少大型連鎖餐飲集團都使用了擎朗智能的產品。在圖書館、酒店等場所，也能看到擎朗智慧機器人的身影。 為了跟上客戶的節奏，企業還在日本設立了本地化的伺服器，在保稅倉和維保點配備常用零配件，軟體也會針對日式管理特點優化算法。「產品出海，要落實到每一條生產線、每一次用戶反饋中。」李通說。 除了服務機器人，我國生產的物流機器人在日本也很受歡迎。日本帝京大學教授露口洋介認為，從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌，機器人行業的發展壯大，是中國製造業華麗轉身的生動註腳。 今年，在第六屆日本關西物流展上，來自浙江湖州的牧星機器人(浙江)有限公司受到關注，其提供的分揀系統和GTP(貨到人)解決方案由日本東芝、三菱等公司在展會呈現。此前，該公司研發的物流機器人和軟體系統，被日本關東地區多家醫藥行業倉庫採用，滿足了當地醫藥領域不斷增長的物流需求。此外，企業為日本某知名車企設計的新型料箱搬運揀選機器人在激烈競爭中脫穎而出，贏得客戶認可。 牧星機器人是一家專注於物流機器人和設備研發生產的企業，其產品超七成出口發達國家。「目前訂單已排至9月，上半年銷售額創新高，同比增長近三成。」牧星硬體技術中心總監何梓傑介紹，「海外的物流自動化項目中，我們產品的身影越來越常見。」 眼下，企業機器人生產線高速運轉，每日穩定產出多種型號的物流機器人。「我們的機器人『力氣』跨度極大，從50公斤到1.5噸不等，小到車間裡搬零件，大到電商倉庫託舉貨物，都能勝任。」何梓傑介紹。憑藉前沿創新技術與深度本地化策略，企業已在日本市場紮根。未來，企業將根據當地物流行業的需求，持續研發、實現共贏。 本報記者 季覺蘇 劉軍國 《人民日報》(2025年08月12日 第 08 版)
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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