文化賦能新質生產力，奉賢激活高質量發展「文化密碼」
2025-10-26 22:34 6,296次浏览北京8月8日電 (記者 孫自法)2025世界機器人大會8月8日在北京開幕。記者當天從中國電科獲悉，其研發的人形機器人、半人馬機器人、白虹輕量化助行外骨骼機器人、四足巡檢機器人等多款最新機器人產品參展亮相，全方位展示中國電科在人工智慧與機器人領域最新成果。 人形機器人：擁有「標準身材」 中國電科21所機器人專家介紹說，本次亮相的最新版人形機器人擁有身高170釐米、體重75千克的「標準身材」。它不僅擁有好看的「皮囊」，實力也不容小覷，包括運動能力大幅提升、感知能力更強、擴展功能更加豐富。 運動能力方面，最大運動速度可達10千米每小時，跳躍距離可達半米左右，跳躍淨高度20釐米左右，並且可在高度為20釐米的臺階和坡度不大於20°的坡面上自如行走。 中國電科研發的一款人形機器人。中國電科 供圖 同時，這款人形機器人相當「聰明」，不僅能夠進行自主充電，也有一些自我保護功能，比如在面對潛在危險或者障礙物時，它能有效進行自主規避。倒地爬起和姿態保護功能也能有效降低它的受傷風險。 據透露，該款人形機器人未來將在智能製造應用場景規模化推廣應用，並有望在物流、製造、特種作業等領域形成差異化競爭力。 半人馬機器人：科幻片裡的「地面突擊隊」 從外形看，半人馬機器人像是科幻片裡的「地面突擊隊」：下身是靈活的輪足組合，上身裝備機械臂。它能像四足機器人一樣穩步前行，又能像輪式機器人一樣高速移動，還能雙手做事。 作為已真正走向應用的工業級產品，半人馬機器人整機32個自由度、雙臂可提供12公斤以上的抓舉力等特質，可替代人類完成災難救援、治安維護等多種任務。 中國電科21所機器人專家表示，半人馬機器人自身的智能感知系統可自主感知環境，進行建圖與導航避障，開展自主決策和行動。此外，它的雙臂可提供12千克以上的抓舉力，整機動態負載能力超30千克，操作閥門、連接電纜、使用滅火裝置都不在話下。 輕量化外骨骼機器人：實現「人機共融」 本次參展的白虹輕量化助行外骨骼機器人由中國電科21所研發推出，通過深度融合穿戴式智能增強技術，實現「人機共融」理念，讓穿戴者走動、上下臺階等動作自然流暢。它以突破性2.2千克整機重量和智能運動輔助系統，使每日爬樓、社區採購等老人日常活動肌肉疲勞感有效降低34%。 白虹輕量化助行外骨骼機器人採用航天級碳纖維複合材料與仿生關節構型，創新研發多模態傳感器陣列與人工智慧算法協同工作，實時解析人體空間姿態、關節角度及步頻節奏，精準識別下肢運動意圖，完成步態相位判斷與助力策略匹配，構建「人機動作同步」的智能神經中樞。 該款機器人還能針對不同場景實現動態優化輸出：階梯攀登時，可智能識別步態高度差異，提供符合人體工學的漸進式助力，破解老舊小區無電梯樓道出行難題；長距離步行時，AI能耗優化算法可實時監測用戶體力狀態，動態調整助力曲線，配合2小時續航快充電池組，有效延長老年人自主活動半徑；活力戶外場景下，專設旅遊/登山雙模式，針對景區石板路、山道斜坡等複雜地形優化扭矩輸出，實現坡道助力平滑過渡。 中國電科21所表示，白虹輕量化助行外骨骼機器人未來將走入更多養老機構、文旅場景，提供相關助力服務。(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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