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2025-07-26 0
潮新闻客户端 吴越 王嘉楠 实习生 陈雨昕 马彩霞
随着科技的飞速发展,人工智能已经从实验室走进了我们的生活,融入产业发展的各个环节当中,同时也面临着科学普及的重要课题。
7月22日,“智变未来:科学探索”嘉宾圆桌会在浙江省科技馆举行,来自数据研究、科技公司与科普场馆领域的专家学者围绕相关话题展开交流。
这场含AI量超高的圆桌会,都透露了哪些信息?目前人工智能在哪些领域得到了应用?面临着哪些挑战?未来又将如何发展?潮新闻听三位嘉宾深度分享。
【圆桌会对话嘉宾】
之江实验室科学数据枢纽研究中心副主任 陈红阳
杭州宇树科技有限公司联合创始人 陈立
长三角科普场馆联盟荣誉主席 王小明
AI在哪些领域赋能人类?
主持人:现在特别流行“AI+”,对我们的生活影响也很大,那么它具体在智能家居、医疗健康等方面是怎么应用的?
陈红阳:现在的“AI+”其实不是一个简单的加法,其实它里面涉及到技术、体制、机制的创新。我们的工作主要面向“AI+科学”,通过一些体制、机制的创新来真正将AI融入学科里,解决痛点问题。过去大家都知道,大模型虽然可以写诗作画,但是距离生产环节、物理世界还比较远。最近我们看到了代理式人工智能的出现,是AI进入到生产环节当中的很好的方式。简单理解代理式人工智能包括智能中枢和外部交互模块,可以理解为它就像一个机器人一样,当我们让一个机器人完成一项复杂任务的时候,智能中枢会把任务分解、一步步地执行,并且知道用每一步分别用什么工具来辅助,而外部交互模块负责用户需求接收和各种工具的实际调用。
陈红阳
智能家居产品也是一样的,例如语音助手类产品,以语音识别、自然语言处理技术为智能中枢,用于识别用户语音命令并做出响应,外部交互模块则包括麦克风、温湿度传感器、电机控制、开关控制等,两者协作实现能源的管控、充放电、电器的智能调控等,实现了非常好的智能家居体验。一些更高端的产品可能包括场景联动、用户习惯记忆、个性化决策等更多样的功能,但总体也可以概括为智能中枢和外部交互模块的升级。
在医疗健康方面也是同样的,目前有很多的影像,医生通过AI可以快速读取影像,自动化生成报告,提升诊疗效率。所以说可以将AI看成是一个大脑,通过大脑把各个工具调用起来,然后执行复杂的指令,我们可以看到“AI+”从今年开始真正的会在很多场景下进行这样的落地和应用。
主持人:您也提到了“AI+”不是简单的加,不是简单的“赋能”,您觉得“AI+”在未来的哪些领域还有可能取得非常重大的突破,给我们的生活带来更大的改变?
陈红阳:第一个,是现在经常能看到的自动驾驶领域。因为5年之前我们都很难想象自动驾驶的车子每天在路上跑,现在我上高速都会把智能驾驶打开,这在过去是很难想象的。现在自动驾驶的发展非常快,过去汽车交付的时候都需要我们亲自到4s店去取车,而最近特斯拉已经有了第一辆无人驾驶上门交付的汽车了。就跟我们在电商平台上买菜之后这个菜会直接送到你家门口一样,这辆车从你下单开始就自动地开到你家门口,整个过程完全是无人驾驶,所以在智能交通领域我想可能是非常快得到应用的一个场景。
第二个,我想未来在智能家居领域肯定也是一样的。家里的机器人它不管是居家养老辅助,还是做菜、解决晒被子、洗马桶等家务的,这种形式的通用智能机器人在智能家居产品领域也会有很大应用。
第三个,我觉得还是医疗领域。过去的医生要看很多影像的图片,比如说看完所有的影像大概要花费10分钟左右,但是现在可能只需要半分钟所有的影像报告都生成了。那么在医疗领域里,从慢性疾病的筛选到基于健康数据的慢性疾病管控都会有非常好的应用方式。所以我觉得在医疗、交通、家居领域都会有一个很好的落地应用。
主持人:作为我们国内人形机器人的领域企业,宇树科技觉得人工智能在人形机器人、人形智能体的研究和发展的过程中会起到什么样的作用?它能够帮助我们训练人型机器人到什么程度?
陈立:人形机器人的未来应用主要是几部分:首先是本体,就是我们熟悉的硬件,包括执行器、运动控制。我们的人形机器人表演打拳的动作,为什么可以打得那么灵活,它是强化学习训练出来的一种控制。其次是感知,也就是它对整个环境的理解,包括视觉激光雷达,触觉、力觉传感器等。最后一个就是大脑。如果抛开大脑的话,其实人形机器人就是一个机械设备,一定要把“大脑”装到人形机器人里面,那么“大脑”其实就是提到的人工智能,更明确说是具身智能。
陈立
现阶段的人工智能更像是一个大脑装在玻璃罐子当中,它不断地在计算,计算量也非常大,在这个过程中可以实现语言、文字、图片甚至视频的输出,并且现在已经做到足够高的水平,也就是我们大家熟知的大语言模型,但实际大家在使用大语言模型的时候,它的回答可能是稀里糊涂、乱七八糟的,还是会感觉它没有和物理世界完全融合在一起。举个不一定恰当的例子,我们晚上睡觉,有时候会做梦,一些梦境中我们可能在奔跑,参加跑步比赛或者被人追,你会一直感觉自己跑不快,其实原因也比较简单,在你睡梦的过程中,你的大脑在高速计算,但你的身体却是躺在床上,那么你的计算和身体执行是脱钩的。
所以我们现在要做的事情是,把这个玻璃罐子当中的“大脑”拿出来,放到人形机器里去,真正地实现具身智能机器人或者通用机器人的概念。在这个过程当中会遇到各种各样的问题,所以我们其实也一直在做相关努力,包括跟国内、海外的高校、科研院所、公司合作,包括我们跟百度飞桨也有一个合作,以软件为主,主要是鼓励我们所有的学生可以通过具生智能、人形机器人,包括一些算法去参加一些比赛,在学生阶段能够得到一个很好的锻炼。
主持人:有一条关于人形机器人足球比赛的新闻,其中一个代表队选择的就是宇树公司的机器人,有人说在未来5到10年之内,我们就能看到,人形机器人的足球的水平可能会超过一些职业球员,机器人发展真的这么厉害了吗?人工智能真的能让人形机器人达到这种程度吗?
陈立:其实可能会远远超过这个程度,因为机器人硬件的限制相对于人而言会更少。比如说跳远、跑步,我们人类是有极限的。例如百米冲刺,可能世界知名短跑名将博尔特已经是人类的巅峰了。但是人形机器只要动力系统足够强劲,它完全可以比博尔特还要跑得更快,甚至说可能只需博尔特1/2的时间就可以冲过终点线,这是完全有可能的。
当然像足球赛或者是未来人形机器人进入千家万户,其实中间还有很多困难。对于机器人来说,跑步是只需要一层指令就能完成的简单任务,但是跨栏、足球赛就是需要多层指令的复杂任务。
比如说跑步过程中,除了100米冲刺,还有就是110米跨栏,这个过程除了要跑得快,同时也要对跨栏这个动作做一个精准判断。再比如刚才提到的足球赛,其实难度会更大,因为除了跑步,它还需要对足球的进行识别并且射门,以及兼顾整个团队的协作,其实跟我们人类踢足球是一模一样的。但是整个过程确实需要AI的能力做决策,这不单单是机器人的能力。当然未来,人工智能进入千家万户的时候,它对应的要求会越来越高。
主持人:人工智能发展对于我们的科普工作有什么样的帮助和赋能?我们如何正确地认识这种科技的发展?
王小明:前面两位专家的发言,让我感觉到我们似乎已经进入到一个AI时代,现在我们是有生命、有感知的人在对话,那么未来,硅基生命和碳基生命可能就融到我们里面来了。现在机器人能在台上表演,那么未来机器人可能就和我们坐在一起了,“你中有机器人,它中间有我们人类”。在这样的一个背景下,未来我们如果从科普的角度怎么样去传递,关键要抓住几个要素。
第一,从科学上来看,高质量数据已经成为一个新的生产要素。如果这个数据不好,那么我们后面的“喂狗训练”等都会带来一定的偏差。
王小明
第二,刚刚陈掌心院士讲到算力,一次GPT-3的训练耗电花了将近120户美国家庭年用电量的总和,这样的耗电量就意味着算力已经成为一个新的基础设施。
再者,我觉得现在人工智能已经成为一个新的工具了。
在三个新的基础之上,我们的科普工作怎么样去变化,我觉得至少考虑这样几个角度:首先,从管理角度上,我们应该有更大的胸怀,敞开去拥抱技术,作为场馆来讲,在人工智能出现之后,我们要真正地去重塑我们科技馆的运营、设计、教育方式等,“AI+”应该是加在科技场馆的方方面面。
那么从行业发展来说,人工智能出现会给我们场馆会带来智慧的场馆。最近我自己也在思考智慧场馆,它目前存在一个什么样的问题?所谓人工智能在场馆里的应用,刚刚中国科技馆和百度做了一个智能体的介绍,但是看起来还是在对话的过程中。我经常用到一个词叫“预制菜”,人工智能不要用设置好的对话,要体现人智能的延伸,智慧要在这里得到很好体现。如果智慧体现好了,我们科普场馆对于构建社会的高质量发展会有一席之地,使人的训练或人的培养都是在“人工智能+”的情况下来完成的。所以我认为,未来科技馆在转型的过程中还是要积极去拥抱人工智能,找到新的突破口,更好地服务社会。
AI的未来会如何发展?
主持人:我们已经看到了一些未来的景象,但是我们也想知道在当前人工智能到底在面临一些什么样的主持人?在发展路径上还即将会面临哪些挑战?
陈红阳:大模型其实就是规模化的数据、规模化的算力,规模化的模型参数的完美融合。所以我想第一点的挑战还是数据。预计今年发布的GPT-5,比我们想象的发布时间慢,是因为能找到的互联网数据都已经用光了。所以现在最新的技术就是在合成数据,包括我们的后训练、COT的数据,这些高质量数据构造是非常难的。
所谓的后训练就是当模型做得好或者比如机器人表现好的时候就给它奖励,COT就是让机器像人一样能step by step的思考,像解奥数题那样学会分解问题和深度思考。目前,大模型的逻辑推理能力,主要因为它学到了数学和代码的强逻辑的表达,但是在科学领域,比如地学,垂直行业里面,到底什么样的题是领域的逻辑推理题呢,这些领域的COT数据如何构造?所以现在面临的最大挑战是数据,如何非常好地合成高质量的数据,以及另外带来的数据安全合规问题。
第二个,算力也是一个重要瓶颈。现在的模型训练已经是很“奢侈”工作了,需要大量的经费投入。国外有英伟达、CUDA的生态,有很多的开发者在一起贡献这个生态,被广泛应用到很多领先模型的训练。而我们的国内自主研发的算力,在生态建设,及如何进一步提升算力效率方面,还需要很多的努力。另外,如何更好地把分散的算力汇聚,按需的来满足适配AI需求,也是值得探索。
第三个,在模型创新这一块。目前Transformer架构被广泛应用到大语言模型,多模态,和物理模型中。注意力机制带来了模型性能的提升,也引入大量的计算量,如何创新模型架构,实现更高能效比的模型算法,也是一个挑战。
主持人:人形机器人的大脑在不断进化,那么距离人形机器人真正走进千家万户,更加贴近我们的生活,还有什么样的挑战?
陈立:挑战是多种多样的,包括技术方面的挑战,还有一些社会制度和法规的挑战,以及我们人类自己对新兴事物接受的挑战。整体来说还是在往好的方向去发展,到底还要多久,其实这是我们经常被问到的一个问题。
它的整个发展过程,首先是对于一些相对标准化的场景,我们尝试用人形机器人去替代工厂中的跟人工相关的所有工作,这个时间节点,大概是3到5年,因为工厂整体的内部数据,以及工作种类,包括遇到的各种各样的问题,相对来说还是可以去做一些规范化的操作。
同时在算力和算法、环境感知方面,人形机器人的操作能力、完成任务的能力逐步提升的过程当中,它是可以找到一个商业闭环的节点。如果你硬要让人形机器人去做更大的工作,现在就可以做,比如说泡咖啡、泡茶,其实已经有这种机器人了,但是整体来说,它是一个偏展示性的产品,它其实不是一个商业闭环。商业闭环指的就是,哪怕不推广,用户也会主动重复性采购,并且批量性地采购。如果人形机器人的费用远远低于人工,同时具有效率优势,这个时候就是商业闭环的一个节点。
我们还可以做一些任务优化,比如说一些高危、有毒害和安全隐患的工作场景,这就不能只考虑人工费用成本,还要涉及到对危险和安全隐患的考虑,虽然这个时候机器人替代成本会高一些,但也可以接受。
长期来看的话,人形机器人在大概10年左右的时间里,肯定是先应用在C端场景中,或者是B to C场景,比如说医院养老,相对于面向C端用户,但是它本身又包括B端场景,而后未来真正进入千家万户。
我自己成长在这个时代其实也非常荣幸和幸运,我认为全球的消费,特别是硬件消费,是一种排浪式的发展。比如说我爷爷奶奶那一辈,他们结婚的时候就三大件:缝纫机,手表、自行车。到了我爸妈那一辈,他们结婚就是电冰箱、洗衣机和电视机。到了我们这一辈变成了房子、车子、票子。
但是我相信,随着这种排浪式的智能硬件消费浪潮发展,我们的下一辈大概20年之后结婚的三大件是什么?可能就是算力、算法和机器人,当然机器人等到那时候可能会有很多的种类,人形机器人肯定是一个很大范畴的产品。
现在夫妻之间矛盾很多都是关于家务谁来承担的吵架,如果有机器人,就完全不存在这个问题,相当于家里面有一个保姆,它可以把所有的家务给做了,同时还可以照顾小孩,做很多其他的事情,所以我认为这是未来发展的一个非常重要的实践方向。
主持人:因为人形机器人的出现,未来我们的生活可能会面临生活观念、消费观念的颠覆,但不管是接受一种新的生活方式,还是技术要持续迭代、行业需要年轻血液,都离不开知识科普和观念改变,这就需要我们的科技场馆以及科技推广工作者来努力,在这些颠覆和改变里,我们科普工作可以做些什么?又面临着哪些挑战?
王小明:这个问题是非常好的。现在处在AI时代,关于挑战我们刚刚也谈到,第一个是数据的质量,还有就是伦理道德和安全的风险。
作为科普,我们怎么样把这个原理去讲透,怎么样去识别它?比如说,湖南省有一个网络培训,很多年前建立起来的,他教人们怎么样去解读、认识黑客的存在,以及有哪些黑客技术。场馆应该抓住最新的成果,按照国家科普法的要求,把最新的科技成果和科学知识快速地传递给大众,让大众在接受的基础上敢于去接受新的事物,迎接新的技术。这样之后,企业也受益了,机器人持续生产,形成一个很好的循环。如果老百姓不认识这个东西,你要让他从去掏钱,难度是很大的。
其次,我认为AI智能拥有感知、认知、行动和决策等能力,我们可以对照科技馆功能,和AI智能的能力方方面面联系起来。单说教育这方面,科技馆作为科学教育和普及的一个重要阵地,在教育过程中,我们也设计了很多教育活动,像是四川科技馆就做了一个人工智能的展厅,我们是否可以用人工智能的方式,对于场馆科学教育的质量进行有效评估。现在我们很多评估都是通过常规的调查、调研问卷等,那么能不能脱离出来,用第三方更客观的数据给予一个更强的评估。这样的评估形成了,我们的场馆就可能对中央提出来的“科技教育人才一体化”做出实实在在的贡献,让更多年轻人进入到AI时代,成为科学家的后备力量中去。
主持人:请三位用一句话来描述一下您对于AI时代的未来有什么样的畅想和希望。
陈红阳:AI时代算力就像水和电一样无处不在,我们可以按需所取;畅想未来,AI将无处不在,我们可以用AI做查询、获取知识,做生活助理;让我们积极的拥抱AI,让AI帮助我们拥有更美好的生活。
陈立:我们要尽可能地去拥抱AI,相信AI。因为现在以及若干年之后,AI在我们人类的生活工作当中的占比会越来越重。
王小明:AI赋能场馆,跨界赢得未来。
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