上海老舊工人新村何以蝶變?學者:理解和善待社區日常空間和歷史記憶

2025-11-30 09:47 3,184次浏览

8月8日下午,由黃浦區科學技術委員會主辦的「智薈江畔·創新未來」——AI賦能·金融科技創新發展沙龍在外灘FTC舉行。作為黃浦區「政府開放月」系列活動之一,本次沙龍吸引了眾多來自政府部門、金融機構、科技企業及學術界的精英代表們齊聚一堂,共繪AI技術驅動下的金融科技創新發展藍圖。黃浦區科學技術委員會主任鄔樹純在致辭中表示,黃浦作為上海的「心臟、窗口和名片」,在集聚6家國家級金融要素市場、貢獻全市近四分之三交易額的基礎上,正以「時不我待」的緊迫感,全力推動科技賦能金融創新。作為首批標杆性金融科技集聚區之一,黃浦制定發布了金融科技專項政策,著力構建「外灘金融集聚帶+中央科創區」的「一帶一區」聯動發展格局,持續集聚產業核心要素,大力引育高能級創新主體。同時,黃浦參與設立了全市首支「上海金融科技股權投資基金」,通過「以投代引」的方式吸引優質項目落地。此外,還持續舉辦外灘大會、外灘金融峰會、長三角金融科技創新與應用全球大賽等品牌活動,不斷激發區域創新活力。展望未來,黃浦將進一步聚焦金融科技集聚區建設,以「一帶一區」為核心,打造外灘FTC、金外灘國際廣場、鼎博大廈三大區域中心,輻射黃浦區全域。同時,持續加強核心技術策源、加快生態要素集聚、豐富科技應用場景,不斷提升金融科技創新的濃度和強度,著力構建金融科技發展新高地。中央科創區位處黃浦江畔最中心的位置,曾是上海世博會的舉辦地,如今正在成為全新的科創街區。黃浦區科委科技發展科科長葉夢妮詳細介紹了中央科創區的建設背景和規划進展,並深入解讀了《黃浦區關於優化和加強投資促進工作 推動科技創新產業高質量發展的實施辦法(試行)》,為與會者提供了清晰的產業政策指引。葉夢妮表示,「在中央科創區,我們將打造X- Tech功能體系,通過最前沿的科技成果和科技企業的引領來打造制高點功能,通過各類城市場景應用和科創跨界融合來打造新物種功能,通過國際交流合作和科技會客廳的建設來打造全球鏈功能,通過科創投資賦能和全鏈條的科創服務來打造新樞紐功能。」 為支持中央科創區的建設和黃浦科創產業的發展,《黃浦區關於優化和加強投資促進工作 推動科技創新產業高質量發展的實施辦法(試行)》於去年11月發布,重點面向數字科技、生命健康、科創服務業等科創產業領域以及未來產業,從提升原始創新能力、集聚培育科技領軍企業、營造一流創新生態、引育全球科創英才4個方面提出了12條扶持舉措。提升原始創新能力方面,包括鼓勵企業加大自主研發、推進科技研發機構建設、促進科技成果轉化應用。其中,對企業所產出的具有引領性、先進性和突破性的科創成果進行獎勵,最高獎勵為1億元等。 沙龍的主旨演講環節精彩紛呈。三場演講從宏觀趨勢到微觀實踐,從創新應用到安全守護,多維度、立體化地呈現了AI賦能金融科技的廣闊圖景與無限潛能。復旦大學金融科技研究院常務副院長吳傑教授深入剖析了數位化技術賦能金融業的實踐路徑,指出其在提升金融服務效率與風險管理水平方面的核心價值,並強調了金融科技在助力科創企業成長、推動金融服務創新方面的重要作用。螞蟻數科解決方案專家周斌系統闡釋了螞蟻集團如何通過AI大模型技術重塑金融業務場景的實踐經驗。其核心在於依託「金融智能體」實現業務全鏈路智能化升級,並覆蓋投研、營銷、銷售、風控等關鍵環節,全方位推動業務提質增效。帆立科技CEO謝立以《AI賦能·智防電詐:銀行風險防範的創新突破》為題,分享了公司在銀行風控領域的技術創新。他重點介紹了基於圖神經網絡的智能反欺詐系統,該方案融合深度學習與專家規則,構建了覆蓋全渠道的動態風險防控體系,為銀行數位化轉型提供了堅實支撐。 圓桌論壇環節由達觀數據副總裁錢倩主持,中信建投證券投行戰略部董事總經理冷鯤、招商銀行上海分行信息技術部專家佘偉偉、信雅達科技股份有限公司CTO李雲波、魔琺科技金融業務負責人陳虹宇等嘉賓圍繞「AI賦能金融業數智轉型的機遇與挑戰」主題,就技術落地瓶頸、數據安全治理、未來應用場景等關鍵議題展開了深入探討。 本次沙龍通過「政策解讀+技術分享+資源對接」的創新模式,成功搭建了政企對話新平臺,充分彰顯了黃浦區打造金融科技新高地的堅定決心與強大信心。據悉,黃浦區將持續舉辦系列主題活動,加速推動「AI+金融」創新成果轉化落地,為上海建設具有全球引領性的金融科技中心注入澎湃動能。(黃浦區供圖) 

  世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。   據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。   在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。   技術的綜合考試   機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。   加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」   賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。   在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。   但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。   為應用試金   或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。   呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。   呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。   前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。   參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」   每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。   慢功夫裡的大未來   比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。   但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。   呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」   這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。   或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。   眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。   北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸

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