2025世界人工智能大會上的各種機器人

時間:2025-07-30

來源:OFweek 人工智能網(wǎng)

導語:2025世界人工智能大會(WAIC)已成為中國AI產(chǎn)業(yè)鏈整體技術(shù)能力的一次集中體現(xiàn)。

  與往年偏重模型或芯片的展示不同,今年的展會呈現(xiàn)出高度系統(tǒng)化的特征,具身智能、人形機器人、垂直行業(yè)大模型與國產(chǎn)算力構(gòu)成了完整的從感知、認知、執(zhí)行到算力支撐的閉環(huán)。

  尤其是在“麒麟”具身智能訓練場等新基礎(chǔ)設(shè)施的帶動下,具身智能成為新的技術(shù)高地,正在重塑機器人訓練、工業(yè)自動化、服務(wù)協(xié)作的核心方式。

  我們從訓練平臺、應(yīng)用模型與國產(chǎn)算力三大層面,梳理2025年WAIC上人工智能體系化發(fā)展的核心脈絡(luò)。

  01

  具身智能成為新焦點:

  訓練基礎(chǔ)設(shè)施的進化

  本屆WAIC的一大亮點,是具身智能從概念走向工程落地的趨勢顯現(xiàn)。

  在展館內(nèi)模擬的“WAIC里·技能大舞臺”區(qū)域中,20余款人形與結(jié)構(gòu)機器人完成了一系列高精度操作,如剝蛋、寫字、舞獅、串煮、搬運等,表明動作控制與場景泛化能力均已具備實用性門檻。這些展示背后,是更為底層的訓練系統(tǒng)支撐能力的提升。

  作為目前全國首個異構(gòu)人形機器人訓練平臺,“麒麟”具身智能訓練場首次被系統(tǒng)性披露。該訓練場位于上海浦東,面積達4000平方米,可容納超過百臺機器人并行進行交互訓練。

  其核心機制是通過真實物理交互環(huán)境生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),實現(xiàn)動作執(zhí)行、任務(wù)理解、路徑規(guī)劃與人機交互等行為數(shù)據(jù)的聚合。

  每天可生成約5萬條高質(zhì)量交互記錄,計劃至2025年年底,累計將達到1000萬條數(shù)據(jù)規(guī)模。這一量級的數(shù)據(jù),對于復雜控制系統(tǒng)的微調(diào)、模態(tài)遷移能力的檢驗,以及泛化模型的構(gòu)建具有決定性價值。

  技術(shù)上,訓練場并非只是傳感數(shù)據(jù)的收集地,更關(guān)鍵的是其對異構(gòu)系統(tǒng)的兼容與訓練流程的標準化能力。

  在同一物理平臺上,協(xié)同運行多家企業(yè)提供的人形機器人本體、執(zhí)行器、視覺模組與后端大模型,其核心難點在于建立統(tǒng)一的任務(wù)分解標準與動作評價體系。

  目前,“麒麟”平臺已實現(xiàn)多型號、多架構(gòu)機器人間的協(xié)同訓練,初步形成一套低成本、高頻率的“具身學習流水線”。

  訓練場并非孤立設(shè)施,而是嵌套于浦東模力社區(qū)這一城市級AI資源集群中。依托社區(qū)提供的本地算力、云數(shù)據(jù)調(diào)度與硬件資源支持,訓練場實現(xiàn)了“任務(wù)驅(qū)動—數(shù)據(jù)采集—模型訓練—反饋迭代”的快速閉環(huán)。

  這種多主體協(xié)同的生態(tài)式基礎(chǔ)設(shè)施,為未來具身智能在制造、養(yǎng)老、物流、救援等多場景下的能力驗證與迭代提供了新范式。

  02

  從多模態(tài)模型到算力平臺:

  國產(chǎn)AI生態(tài)加速整合

  除了具身智能與人形機器人基礎(chǔ)設(shè)施的進化,WAIC2025的另一個技術(shù)看點是大模型與國產(chǎn)算力的深度融合,以及場景化落地能力的系統(tǒng)強化。

  在展會現(xiàn)場,可以明顯觀察到模型能力已從單一文本語言處理,拓展至圖像、視頻、音頻、空間感知等多模態(tài)輸入,并與垂直行業(yè)應(yīng)用密切掛鉤。

  圍繞3D內(nèi)容生成的模型在本屆展會中首次批量亮相。

  相較于以往需使用專業(yè)建模工具與人工流程構(gòu)建虛擬三維環(huán)境,當前模型可通過自然語言或圖片輸入,在數(shù)分鐘內(nèi)生成復雜場景,極大降低內(nèi)容生產(chǎn)門檻。

  這種生成能力,不僅適用于文娛、教育等虛擬現(xiàn)實應(yīng)用,也可反向嵌入機器人路徑規(guī)劃、場景理解等物理空間任務(wù)中,成為具身智能的上層感知支持。

  在工業(yè)側(cè),模型設(shè)計正在向端到端架構(gòu)演化,取代以往的模塊式任務(wù)分解與特定邏輯流程。

  部分模型直接從采集到的傳感器數(shù)據(jù)中輸出動作或控制命令,省去中間的狀態(tài)建模與邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計,提高泛化性能。尤其在高風險環(huán)境(如礦山、災(zāi)后區(qū)域)或弱結(jié)構(gòu)環(huán)境(如家庭服務(wù))中,這種一體化模型顯著提升了部署效率與系統(tǒng)魯棒性。

  支撐上述模型訓練與實時部署的,是國產(chǎn)算力基礎(chǔ)的快速成長。WAIC2025期間,多家本土芯片企業(yè)集中展示了新一代AI芯片與平臺系統(tǒng),涵蓋從TPU、GPU到異構(gòu)計算節(jié)點的多種架構(gòu)路徑。

  在推理和訓練合一的場景下,本土研發(fā)的芯片平臺已具備基礎(chǔ)可用性。

  如新一代訓推一體GPU系統(tǒng),通過自研架構(gòu)與HBM高帶寬顯存的結(jié)合,提升了數(shù)據(jù)吞吐能力,滿足百億參數(shù)級模型訓練需求。

  另一類TPU平臺則強調(diào)能耗控制與大規(guī)模集群互聯(lián)能力,支持1024片芯片間高速通信,可滿足大模型低延遲、高并發(fā)的計算場景。

  更具系統(tǒng)性的進展在于,國產(chǎn)算力平臺正從單點芯片能力走向全鏈路生態(tài)構(gòu)建。

  從編譯器、驅(qū)動協(xié)議、開發(fā)套件,到算力調(diào)度平臺與服務(wù)端系統(tǒng),多個展臺展示了從終端芯片到集群平臺的完整方案。這不僅是對“自主可控”的回應(yīng),更意味著中國AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進入以場景適配為導向的成熟階段。

  算力基礎(chǔ)的建設(shè)也嵌入到了上海的城市級資源布局中。以張江機器人谷為例,上游關(guān)鍵部件(如減速器、傳感器)企業(yè)與下游算法公司、高算力平臺集聚分布,形成了緊密耦合的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)。

  而模力社區(qū)、模速空間等區(qū)域,也在提供本地算力、數(shù)據(jù)治理、應(yīng)用調(diào)度等服務(wù),構(gòu)建了覆蓋“模型—芯片—場景—服務(wù)”的AI生態(tài)完整體。

  小結(jié)

  2025年的WAIC,不僅展示了中國人工智能領(lǐng)域技術(shù)能力的階段性突破,更首次呈現(xiàn)出一種結(jié)構(gòu)化的體系圖景。

  大模型、具身智能、國產(chǎn)算力的并行發(fā)展,以及它們通過場景、數(shù)據(jù)、平臺彼此打通的能力,中國AI正從“單點創(chuàng)新”向“系統(tǒng)融合”轉(zhuǎn)型。

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