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《17.c.13.nom-17.c-起草视在哪一》云深处创始人朱秋国:要正视机器人技术的局限性,中国在机器人赛道上不会落后

“整体来看,中国机器人市场潜力很大,且中国有政府的引导,有那么多愿意创新的公司,在机器人赛道上,我认为中国应该不会落后于别人。” 6月25日,在夏季达沃斯论坛现场,杭州云深处科技有限公司创始人、首席执行官朱秋国在接受包括澎湃新闻在内的媒体群访时作出上述表述。 具身智能科技公司云深处(DEEPRobotics)是“杭州六小龙”之一,在中国率先实现四足机器人全自主巡检变电站。其自主研发的“绝影”系列机器人在多种应用环境中落地应用。 在论坛现场,朱秋国谈及中国市场对AI与机器人技术的接纳度时表示,近年来中国科技取得了快速发展,一方面中国政府持续推动鼓励,今年两会报告中首次将具身智能作为发展的重点。而云深处公司所在的浙江省杭州市,也非常积极地推动人形机器人的发展,要求相关国有企业,包括政府企业部门等能将应用场景开放给科创类公司。 政策之外,社会层面的年轻化趋势成为技术普及的关键动能。朱秋国还指出,中国年轻人与世界有更好的接轨,有更开放的思想和丰富的专业知识,更愿意拥抱未来,有使用AI技术的热情,也有创新意识去推动科技行业的进度。这也进一步推动中国近年来涌现出一大批优秀的科技型企业,例如杭州六小龙等,代表了不同的科研科创方向。 当技术逐渐渗透生活,人与机器人的伦理关系成为绕不开的话题。朱秋国坦言,初期人们常将机器人视为“劳动者”,但随着技术发展,当机器可能具备“自我情绪和自我意志”时,信任危机便会浮现。 如何在社区中实现人机和睦共处?朱秋国认为,这一问题的核心在于长期的信任构建。在不断冲突的过程中,可能会有技术带来的变革,也会有人的认知带来的改变,最后会达成共同信任。 朱秋国也呼吁大众正视机器人技术的局限性。他指出,大众对机器人能力的认知常存在“过度乐观”,目前技术仍有局限性。企业在推介机器人时,不能无限夸大产品能力,否则可能引发悲剧。 “真正让机器人变成一个非常有自立能力(的个体),还需要很长的时间来开发。”朱秋国表示,当一个机器人真正进入工业应用时,可能并没有想象的那么强大或聪明。包括硬件、稳定性等方面仍然存在很多问题需要解决。公司也在尝试构建机器人角度的世界模型,提升机器人的环境理解能力和知识储备,但技术成熟仍需时间沉淀。 对于云深处产品以及技术的新进展,朱秋国向记者表示,去年云深处发布了人形机器人第一版Dr.01,今年预计暑假期间会有第二代面世。 谈及机器人行业的发展,朱秋国表示,机器狗主要解决智能通行,部分核心关键技术已得到突破,将在产品上进行移植与验证,下一步将聚焦稳定性、成本控制与智能化升级。而人形机器人最关键的问题是突破双臂作业的能力,这一问题解决将推动机器人走向工业场景,甚至在成本可控的情况下走向家庭场景,变得更有生命力。 朱秋国进一步指出,人形机器人在双足行走保持稳定方面,学术界做了几十年,也就在近两年才得到了大的突破。人形机器人目前除了一些简单的应用实现外,很多复杂场景的技术还在探索的过程中,真正要走向它发挥人形的作用,还是要解决全身平衡能力、作业能力。未来如何更稳定、更便宜,各家也会陆续发力。 谈及人形机器人的发展前景与市场泡沫,朱秋国保持理性判断。他向澎湃新闻记者指出,人形机器人的每一项技术突破往往需要近十年时间,并不是一蹴而就就能实现。复杂的系统架构决定了其成熟周期远比大众预期的会更长。当前行业虽涌入大量参与者,但“知难而退”或许是必然筛选过程。

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《17.c.13.nom-17.c-起草视在哪一》徐汇区市场监督管理局副局长陈洁告诉记者,调研走访中企业反馈,目前广告业存在“技术研发与市场脱节”“创意成果难觅资金”“资本难以识别优质项目”等结构性痛点,亟待破解。在娱乐圈,她以敬业著称。拍摄《道士下山》时,因怕坐皱旗袍,她整整站了3个小时;在《101次求婚》中为练好大提琴,磨破了好几个手指;恐高的她拍《幸福额度》跳楼戏时,反复跳了十几次。《17.c.13.nom-17.c-起草视在哪一》三十如狼妈妈“赠予”是本试题写作情境的又一个关键要素。赠予作为一种日常行为,考生并不陌生,但与“梦”结合,就带有浓厚的想象性质。考生在写作中,需要注意“梦的赠予”这一情境的想象性,而想象力的发挥,又恰恰需要基于日常经验,审视“赠予”的核心意蕴:赠予包含着施赠者、受赠者和礼物,礼物的流动在“我们”与“他人”之间建立了某种先前未有的联结。材料提示考生注意,在将梦赠予他人之前,我们“讲述”“记录”“实现”……的都还是“自己的梦”,正是通过“赠予”,梦不再仅仅是我们之事,而也成了他人之事,成了对于“他人”来说的“自己之事”。考生在写作时,需要注意通过“梦的赠予”实现“我们—他人”的联结,不仅心中有梦,而且心中有他人。未来,他们计划打算进一步优化 AutoDroid-V2 的性能。虽然目前它在任务完成率、效率等方面表现不错,但也还存在较大的进步空间。该团队计划探索更先进的算法和模型架构,进一步提高小型语言模型在复杂任务中的推理和决策能力,同时结合一些系统层面的优化减少任务执行时间和资源消耗也是他们研究的关键方向。
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📸 蔡金良记者 刘继文 摄
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📸 郭灵新记者 刘绍红 摄
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