机器人元年已来？全国政协委员赵晓光：需软件和硬件共同支持
导读：近年，人工智能的快速发展令人瞩目。今年全国两会期间，全国政协委员、中国科学院自动化所研究员赵晓光就提交了一份《促进人工智能大模型与制造业深度融合，加快形成新质生产力》的提案。
近年，人工智能的快速发展令人瞩目。今年全国两会期间，全国政协委员、中国科学院自动化所研究员赵晓光就提交了一份《促进人工智能大模型与制造业深度融合，加快形成新质生产力》的提案。
提案中，她提出，目前我国制造业以传统制造业为主，存在低端供给过剩，高端供给不足的问题，亟须快速提升创新能力，应对新一轮世界科技革命的挑战。
针对近期火热的机器人领域，她也分享了自己的观察，她指出，目前流行的“2024年是机器人元年”的说辞，正是大模型与机器人开始紧密融合的体现，而机器人模仿人类的灵巧操作也不简单，需要软件和硬件的共同支持。
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建议多元化支持企业研发应用细分行业大模型
“中国制造”一直是我国的“招牌”。赵晓光指出，我国基础制造业形成了规模大、门类齐全、体系完整、具有国际竞争力的良好局面，中国制造成为被世界认可的品牌，一些优势技术和工艺达到世界领先水平，为促进经济稳定增长作出了重要贡献。但是，我国制造业以传统制造业为主，存在低端供给过剩，高端供给不足的问题，亟须快速提升创新能力，应对新一轮世界科技革命的挑战。
与此同时，她认为，人工智能、大语言模型技术的飞速发展，为我国的基础制造业快速升级，实现向先进制造业转化提供了有利的工具和方法。
她指出，目前，基础制造业与大模型、人工智能技术深度融合存在三个主要问题：制造业企业作为科技成果转化的市场主体，仍存在着技术、设备、人才水平参差不齐，企业信息化、数字化水平不高，智能技术在企业落地应用的需要难以满足的问题。一些实力雄厚的制造业大企业组建了自己的数字化转型团队，但是仍然面临着吸引人才、留住人才、充分发挥人才的作用的困境。
此外，基础制造业也存在门类繁多，细分行业差别较大，有些细分行业市场规模较小，人工智能技术研发和应用成本较高，企业依赖自身力量无法实现向先进制造业的跨越发展的情况。制造业通常为重资产行业，多数企业重视设备和硬件创新，轻视智能软件研发和算法创新，工程软件、行业模型对进口技术依赖程度较高等问题。
针对这些问题，赵晓光建议，可以加快人工智能科技成果在制造业企业落地转化实施，促进高端制造业发展。此外，她也提出，可促进龙头企业之间形成跨领域、跨行业的优势合作，形成新兴产业链，带动新质生产力快速形成。
最后，她还建议多元化支持企业研发和应用细分行业大模型。制造业的细分领域繁多，并且千差万别，需要企业长期的专研和深耕，才能够形成优势竞争力。
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机器人元年已来？需软件和硬件共同支持
除了大语言模型之外，今年开年机器人领域的研究也引起了热议，有声音认为今年就是“机器人元年”。对此，赵晓光认为，这一说法是大模型与机器人开始紧密融合的体现。
她进一步向南都记者解释道，人工智能、大模型为机器人提高感知和认知能力提供了有利的工具，具身智能大模型也开始应用，“大家对有大脑支配支体、如同真人一样的机器人充满期待，期待的目的是让机器人帮助我们做很多艰苦的费力费时又不重要的工作，让我们的生活更轻松更便捷，为我们节省出宝贵的时间，做重要的事。”
同时，南都记者也注意到，目前，市面上较为常见的机器人的共性特征是先通过模仿人类来学习，然后逐渐脱离人类操作实现自主行动。对此，赵晓光认为，机器人学习并复现人类的动作，目的是减少控制机器人需要的写代码过程，让机器人系统投入工作的准备时间更少，做工作更精准，并且获得做类似工作的能力，“也就是机器人学会了搬箱子，当把机器人用于救灾时，看到有石块挡路，机器人也会帮我们把石块搬走。这些过程不是脱离人类的操控，而且机器人更聪明，更能理解人类的意图，更好地为人类服务。”
那么，机器人要如何才能学会在救灾时帮人们把石块搬走呢？在机器人领域，存在一种测试名为“史蒂夫咖啡测试”，即让机器人通过观看、学习咖啡的制作过程，便可自己在房间内找到咖啡机、制作咖啡。通过这一测试的机器人会被考虑认为拥有了自主学习能力。
此前，一款来自于美国一家商业公司名为Figure的机器人在观看了十小时煮咖啡的影片后，通过了这一测试。这是否意味着，机器人能够通过观看和学习，应对更多场景？
对此，赵晓光认为，这个测试仅是对智能机器人能力的一种形象描述，既便通过了测试，机器人还会有很多场景无法应对。“如同人类自己一样，从小成长，具备了基本技能和知识结构，在学习和工作中需要不断励练，才能应对工作和生活中的各种事件。”
“人类对未知世界充满好奇，对自己的大脑和智能活动不断探索，期待能获得其中的奥秘和答案。对能模仿自己的机器人替身充满期待。机器人模仿人类的灵巧操作也不简单，并且需要软件和硬件的共同支持。因此，两个方向的探索和研究在同步进行。”她补充道。
南都全国两会报道组出品
采写：南都记者胡耕硕 杨博雯 李玲