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人形机器人组团“十八金刚”各类AI助手工具百花齐放

作者:南方都市报发布时间:2024-07-13

2024世界人工智能大会上,展馆入口处有“十八金刚 众创未来——人形机器人先锋阵列”。

小朋友在展会现场与机器人“元萝卜”下象棋。

2024世界人工智能大会,一家人工智能公司推出的“具身智能本体”跳舞机器人。

大模型要“卷”向何方?比ChatGPT更火的,为什么是人形机器人?AI治理为何会摆在越发重要的位置?

这些话题在上周刚刚结束的世界人工智能大会(简称WAIC)上,被广泛热议。回顾2024WAIC,很多人认为这是最火热的一届。开展当天接近40℃的高温,难阻参会者热情。从各地赶来的观众凭128元买来的门票在上海世博展览馆排起长龙,还有个别黄牛穿梭在人潮里询问——“还要票吗?”

展馆内,首发的展品创下历届之最。在5.2万平方米的展馆里,500多家参展企业纷纷秀出“看家本领”:展品数量超1500项,其中18台人形机器人矩阵亮相、特斯拉的赛博越野车、3家电动垂直起降航空器(eVTOL)等“镇馆之宝”,颇为吸睛。

根据官方数据,截至6日下午2点,大会线下参观人数突破30万人次,全网流量突破19亿,比上届增长90%,均创历史新高。

超500家企业携最新科技成果参展,上百场论坛集结200多位大咖嘉宾共话AI融合创新、安全与治理——毫无疑问,WAIC是透视AI发展的一个重要窗口。

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人形机器人

人形机器人站C位 全球市场规模预计到2025年达数百亿美元

国际机器人联合会(IFR)的数据显示,全球人形机器人的市场规模正以每年超20%的速度增长,预计到2025年将达到数百亿美元的规模。来自赛迪顾问的《2024中国人形机器人产业生态发展研究》指出,2023年人形机器人产业进入爆发期,预计到2026年中国人形机器人产业规模将突破200亿元,未来功能型整机将逐步占据主流,发展潜力巨大。

人形机器人站上风口,市场规模有望突破百亿级,备受产业瞩目。在今年的WAIC上,人形机器人同样是关注焦点,讨论热度完全不输以ChatGPT为代表的大模型。

7月4日-7日,世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海世博中心、世博展览馆同步举行。

步入展馆,率先看到的是由18台人形机器人组成的“十八大金刚”,它们依次排开亮相,引得无数人驻足围观。站在南都记者身旁的一名小朋友凑上前,指着一台拥有仿真人脸的机器人,惊喜地向身边的妈妈说道:“看,它的眼睛会动。”

南都记者了解到,此次展出的18台人形机器人产品,出自中电科、达闼、傅利叶、钛虎、星动纪元、卓益得、开普勒、宇树等多家的机器人公司。在今年WAIC上,多个机器人产品系首次正式亮相,其中包括中国首个全尺寸开源通用人形机器人公版机“青龙”。它身高185厘米、体重80千克,全身有43个自由度,支持多模态机动、感知、交互和操控,由国家地方共建人形机器人创新中心全自主研发。

达闼机器人最新一代人形机器人XR4也是首次亮相,并限量销售一百台,售价39.9万元。达闼创始人、董事长兼CEO黄晓庆在接受南都采访时表示,XR4主要面向教育科研场景,由于当前并未将其作为成熟的商业化产品推出,因此采取了限购措施。

算得上WAIC常客的马斯克,今年并未如传闻所言现身大会。虽然老板没来,但二代机器人Optimus(擎天柱)在WAIC首次公开亮相,特斯拉称此次展出将“见证人形机器人的再进化”。

相比一代产品,Optimus行走速度提升了30%,重量减轻了10公斤,也配备了全新的双手,能够抓握更重的物体并进行精细操作。根据今年5月特斯拉公布的一段视频,Optimus已经进厂打工,可执行分拣电池并插入托盘等任务,甚至还能在工作中自行纠错。

马斯克曾表示,预计明年开始将有超过1000个或者几千个Optimus机器人在特斯拉工作。一旦实用性得到验证,将开启对外销售。不过可惜的是,在WAIC期间,Optimus更多的时候仅被封存在展示箱中,并未进入开机状态。

走入展区还可看到,充当搬水工的四足机器人,打滚后可灵巧翻身的机器狗,会做手术、能冲咖啡和干家务的各类机器人,各显神通;但如果仔细对比,大概又会发现这些机器人在外观、用途等方面存在同质化,有时可能也没有想象中那样“聪明听话”。

从实验室走出到Demo样机展示,人形机器人只是迈出了第一步。要实现量产和大规模应用,最终走进普通家庭,还需要更长的时间。

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大模型

展出大模型数量及应用100余款 “智能体”是业内认可的AI应用方向之一

与人形机器人一样,大模型也是AI产业的话题中心。

中国信通院日前发布的《2024全球数字经济白皮书》显示,人工智能技术突破与产业发展提速。截至2024年,全球人工智能大模型共有1328个,美国占44%,为最多,中国占比36%。

今年WAIC大会上,很多中国大模型玩家都来了。来自WAIC官方数据显示,去年有30多款大模型集结亮相,今年展出的大模型数量及其应用则达到了100余款。

如果说去年WAIC上,人们更多关注的是大模型技术本身的突破,那么今年产业界讨论的话题则更落地,聚焦在推动大模型商业化应用等问题。在持续“狂飙”一年多,历经“百模大战”后,中国大模型的角逐已然步入下半场。

4日的产业发展主论坛上,百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在演讲中提到,很多公司把关注点放在基础模型上,一天到晚跑分、刷榜,声称超越GPT-4了,但Open AI紧接着推出Sora、GPT-4o。“今天这个震撼发布,明天那个史诗级更新,但是我要问:应用在哪里?谁从中获益了?”

“没有应用,光有一个基础模型,不管是开源还是闭源,一文不值。”李彦宏说,此前“百模大战”造成了巨大的算力资源浪费,呼吁行业“卷模型不如卷应用”。

南都记者注意到,抓住WAIC这一绝佳展示窗口,国内大模型玩家们集体“秀”出了最新落地成果。梳理大模型的落地路径,“智能体”是被不少业内人士看好的一个AI应用方向,各类AI助手工具百花齐放。

今年WAIC大会上,蚂蚁集团首发了支付宝智能助理,能听从用户指令实现超8000项数字生活服务;百川智能首次对外展出的AI健康顾问,预计年内正式发布;阿里云带来的AI编程助手“通义灵码”,下载量超350万,每日辅助开发者生成代码超3000万次。

今年2月Sora的重磅发布,点燃了AI视频生成赛道的一把火。这波热度也持续到WAIC上,其间快手宣布“可灵”大模型迎来升级,推出更清晰的高画质版;商汤展示了可控人物视频生成大模型Vimi,能稳定生成长达一分钟的单镜头人物类视频……在一场专门探讨视频生成前沿技术的论坛上,有从业者表示,“让视频编辑像PPT操作一样简单。”

在大模型落地路径选择上,做B端还是C端,也是业内争论的焦点。一方认为,B端商业化更好突破,并将医疗、教育、政务等作为重点发力领域;另一方则坚称不做赔钱的B端,但面向C端消费侧,至今仍未有超级应用出现。

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AI治理

今年至少6场论坛的名称与安全、伦理治理相关

AI技术日新月异,产业角逐的风口也在不断变化,而发展与安全是“一体两翼”,二者如何统筹兼顾是永恒的话题。特别是随着大模型等新技术的应用,AI治理的话题被摆在了越来越重要的位置。

如果要说今年WAIC与往年最明显的不同,那应该是体现在名字上——大会首次冠以“人工智能全球治理”之名。南都记者还注意到,在WAIC的多家部委级主办单位中,今年新增了外交部,并被排在首位。

7月2日,在外交部例行发布会上,发言人毛宁表示,人工智能全球治理已成为世界各国共同面临的重大课题。今年大会的主题“以共商促共享,以善治促善智”。期待各方在上海充分交流看法、凝聚共识,推动人工智能健康、安全、有序发展。

在今年WAIC的论坛设置上,与AI安全和治理相关的议题含量明显增加。仅从各论坛名称看,回顾去年WAIC大会,专门探讨AI治理的论坛大概就两三场——其中包括南都数字经济治理研究中心承办的“人工智能创新与治理”分论坛,当时会上邀请了清华大学教授薛澜、周伯文等大咖参会。而今年至少6场论坛的名称与安全、伦理治理相关,包括全球治理主论坛,以及分为上下午两场、需要付费才能参会的前沿人工智能安全与治理论坛等。还有其他分论坛,尽管名字不突出“安全”或“治理”,但嘉宾的发言内容大多也有所涉及。

关于AI治理,南都记者发现,基于不同背景和利益诉求,参会者对于如何更好地推进AI治理可能有不同的见解和考虑。但一个普遍的共识是,很多人强调该重视AI带来的风险。

中国科学院自动化研究所研究员、联合国人工智能高层顾问机构专家曾毅在分享中提到一组数据显示,2023年人工智能所带来的风险是2022年的10倍以上,这意味着生成式的人工智能发展把这项风险带向了社会各个领域,并且在各国之间反复出现。

大咖说

上海人工智能实验室主任、首席科学家,清华大学惠妍讲席教授周伯文:

对AI安全的投入远落后于对AI性能的投入  

公众对AI风险的担忧,首先是数据泄露、数据滥用以及版权争议;其次是恶意使用AI带来的深度伪造、虚假信息等使用风险;此外,AI还可能诱发偏见、歧视等伦理问题,并且对就业市场等带来系统性挑战。

AI风险有的已经出现,但更多是潜在防范。当前对AI安全的投入远远落后于对AI性能的投入。现在世界上只有1%的(资源)投入在对齐或者安全考量上。这种失衡导致AI的发展是跛脚的,为此,需要找到AI安全优先,但又能保证AI性能长期发展的技术体系。  

清华大学苏世民书院院长、清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜:

AI治理最先面临发展与治理平衡问题  

当前,AI的治理与发展已经走到了关键的“十字路口”,尤其是生成式AI所带来的挑战是前所未有的。在这样关键的时间节点上,必须意识到AI治理也面临着空前挑战。其中一个挑战便是AI技术的发展速度远远快于监管制度的制定速度,首先要面临的将是发展与治理的平衡问题。

图灵奖得主、蒙特利尔学习算法研究所(MILA)科学主任Yoshua Bengio:

AI发展正在加剧全球数字鸿沟  

对于政策制定者来说,必须要了解人工智能的风险以及是否有能力进行管理。对于AI快速指数级的变化,也需要开始提升准备程度,包括了解风险阈值、预警,并达成相关的国际协议等。

值得关注的是,由于面临数字基础设施联通、知识技能、教育培训、人力资源等方面的挑战,AI发展正在加剧全球数字鸿沟。如何弥合这一鸿沟,让更多人共享智能红利,同样是当前AI全球治理的焦点议题。  

图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智:

当务之急是发展AI对齐与相应的评估方法  

从长远看,AI安全治理不是缝缝补补。AI治理的当务之急在于发展AI对齐与相应的评估方法,同时构建AI安全系统的基础研究,对超大型大模型的治理需要尽快研发出规范。此外应结合实际情况,建立符合中国国情的AI治理框架——包括建立AI大模型的分级体系、建立ID的实体映射、实现全产业链监控AI等。要控制好AI,但又不能破坏它。

焦点

如何看待AI技术的投入和产出?“烧钱”支出无法回避 建议企业找准创新点、瞄准细分赛道发力

AI是一门“烧钱”生意,但实际经济回报存疑,有报道称市场对科技股的耐心正在一点点消失。高盛此前的一份报告认为,AI技术的发展可能不会像预期的那样迅速,且其成本效益比可能并不如想象中那么有吸引力。

如何看待这一问题?5日上午,南都记者在世博展览馆遇到了中国工程院院士、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤,他认为大模型的落地应用才刚刚开始,它与智能驾驶等领域融合,仍有很大的产业想象空间,建议企业找准创新点、瞄准细分赛道发力,而不是跟风式地搞重复建设。

对科技公司而言,AI发展势不可挡,尽管还在“烧钱”支出,但这是一个无法回避的过程。“如果现在不投入,等到大模型技术成熟,用户量和用户接受度也稳定了,那时再发力——对不起,你已经没有坐上牌桌的机会了。”学而思教育集团CTO田密说。

“我们应该把大模型看得更‘大’一点。它不只是具体的应用,而是一波类似于互联网、芯片级别的浪潮。”面壁智能首席科学家刘知远对南都记者表示,当前大模型还处在一个初级阶段,技术发展也远没有“收敛”——“你得先有更强的技术能力,才能赶上这波大模型的发展浪潮。”

采写:南都记者 李玲 图片:新华社发


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