1月31日，人形機器人攻關團隊科研人員在多模態人工智能系統全國重點實驗室調試機器人。 新華社發

　　近年，人工智能的快速發展令人矚目。今年全國兩會期間，全國政協委員、中國科學院自動化所研究員趙曉光就提交了一份《促進人工智能大模型與制造業深度融合，加快形成新質生產力》的提案。

　　提案中，她提出，目前我國制造業以傳統制造業為主，存在低端供給過剩，高端供給不足的問題，亟須快速提升創新能力，應對新一輪世界科技革命的挑戰。

　　針對近期火熱的機器人領域，她也分享了自己的觀察。她指出，目前流行的“2024年是機器人元年”的說辭，正是大模型與機器人開始緊密融合的體現，而機器人模仿人類的靈巧操作也不簡單，需要軟件和硬件的共同支持。

　　建議多元化支持企業研發應用 細分行業大模型

　　“中國制造”一直是我國的“招牌”。趙曉光指出，我國基礎制造業形成了規模大、門類齊全、體系完整、具有國際競爭力的良好局面，中國制造成為被世界認可的品牌，一些優勢技術和工藝達到世界領先水平，為促進經濟穩定增長作出了重要貢獻。但是，我國制造業以傳統制造業為主，存在低端供給過剩，高端供給不足的問題，亟須快速提升創新能力，應對新一輪世界科技革命的挑戰。

　　與此同時，她認為，人工智能、大語言模型技術的飛速發展，為我國的基礎制造業快速升級，實現向先進制造業轉化提供了有利的工具和方法。

　　她指出，目前，基礎制造業與大模型、人工智能技術深度融合存在三個主要問題：制造業企業作為科技成果轉化的市場主體，仍存在著技術、設備、人才水平參差不齊，企業信息化、數字化水平不高，智能技術在企業落地應用的需要難以滿足的問題。一些實力雄厚的制造業大企業組建了自己的數字化轉型團隊，但是仍然面臨著吸引人才、留住人才、充分發揮人才作用的困境。

　　此外，基礎制造業也存在門類繁多，細分行業差別較大，有些細分行業市場規模較小，人工智能技術研發和應用成本較高，企業依賴自身力量無法實現向先進制造業跨越發展的情況。制造業通常為重資產行業，多數企業重視設備和硬件創新，輕視智能軟件研發和算法創新，工程軟件、行業模型對進口技術依賴程度較高等問題。

　　針對這些問題，趙曉光建議，可以加快人工智能科技成果在制造業企業落地轉化實施，促進高端制造業發展。此外，她也提出，可促進龍頭企業之間形成跨領域、跨行業的優勢合作，形成新興產業鏈，帶動新質生產力快速形成。

　　最后，她還建議多元化支持企業研發和應用細分行業大模型。制造業的細分領域繁多，并且千差萬別，需要企業長期的專研和深耕，才能夠形成優勢競爭力。

　　軟件和硬件兩個方向的探索研究正同步進行

　　除了大語言模型之外，今年開年機器人領域的研究也引起了熱議，有聲音認為今年就是“機器人元年”。對此，趙曉光認為，這一說法是大模型與機器人開始緊密融合的體現。

　　她進一步向南都記者解釋道，人工智能、大模型為機器人提高感知和認知能力提供了有利的工具，具身智能大模型也開始應用，“大家對有大腦支配支體、如同真人一樣的機器人充滿期待，期待的目的是讓機器人幫助我們做很多艱苦的費力費時又不重要的工作，讓我們的生活更輕松更便捷，為我們節省出寶貴的時間，做重要的事。”

　　同時，南都記者也注意到，目前，市面上較為常見的機器人共性特征是先通過模仿人類來學習，然后逐漸脫離人類操作實現自主行動。對此，趙曉光認為，機器人學習并復現人類的動作，目的是減少控制機器人需要的寫代碼過程，讓機器人系統投入工作的準備時間更少，做工作更精準，并且獲得做類似工作的能力，“也就是機器人學會了搬箱子，當把機器人用于救災時，看到有石塊擋路，機器人也會幫我們把石塊搬走。這些過程不是脫離人類的操控，而且機器人更聰明，更能理解人類的意圖，更好地為人類服務。”

　　那么，機器人要如何才能學會在救災時幫人們把石塊搬走呢？在機器人領域，存在一種測試名為“史蒂夫咖啡測試”，即讓機器人通過觀看、學習咖啡的制作過程，便可自己在房間內找到咖啡機、制作咖啡。通過這一測試的機器人會被認為擁有了自主學習能力。

　　此前，一款來自于美國一家商業公司名為Figure的機器人在觀看了10小時煮咖啡的影片后，通過了這一測試。這是否意味著，機器人能夠通過觀看和學習，應對更多場景？

　　對此，趙曉光認為，這個測試僅是對智能機器人能力的一種形象描述，即便通過了測試，機器人還會有很多場景無法應對。“如同人類自己一樣，從小成長，具備了基本技能和知識結構，在學習和工作中需要不斷歷練，才能應對工作和生活中的各種事件。”

　　“人類對未知世界充滿好奇，對自己的大腦和智能活動不斷探索，期待能獲得其中的奧秘和答案。對能模仿自己的機器人替身充滿期待。機器人模仿人類的靈巧操作也不簡單，并且需要軟件和硬件的共同支持。因此，兩個方向的探索和研究在同步進行。”她補充道。