科学技术是第一生产力，放眼古今中外，人类社会的每一项进步，都伴随着科学技术的进步，这为社会生产力发展和人类的文明开辟了更为广阔的空间，有力地推动了经济和社会的发展。
毫无疑问，无人机、自动驾驶汽车是当今时代最令人惊奇的科技产物，它们离开了科技的桎梏，只需无限电遥控设备便可以为人们所自主操纵实现各种可能，也正因为无需人类亲手驾驶，便可以执行那些危险系数较高的任务。从1917年世界上第一台无人飞行器诞生到现在无人机已经广泛运用于航拍、农业、灾难救援、监控传染病、电力巡检等多个领域。只要人类始终不忘初心，以精益求精的理念攀登科技高峰，科技时代下的社会将超乎想象......
当智能无人机和自动驾驶等在不断拓宽发展领域，而未来假如人人都脑机接口或穿戴智能仪器，靠意念遥控与传感指挥电脑等智能设备（Al）时，世界又将会变得怎样呢？请大家踊跃发言！如果您有何锦囊妙计可以安邦治国平天下，赶快来《共绘网》的评论区参与讨论吧！
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欧洲的科技企业也在脑机接口领域展现出强大实力。德国的Bionic公司推出新型机器人外骨骼——Apogee Ultra。这款被誉为“世界上最强大”的外骨骼系统能够提供高达36公斤的动态举升辅助，有效减轻使用者在搬运重物时的负担，能使31.8公斤的负载感觉上仅相当于4到5公斤。另外，还能辅助步行，将16.1公里的路程感知距离缩短至12.9公里，可为需要长时间站立和步行的行业提供重要支持。 法国的Clinatec研究中心则展示了其在脑机接口治疗神经系统疾病方面的研究成果。他们开发的脑机接口设备可以通过电刺激大脑特定区域，来缓解帕金森病、癫痫等疾病患者的症状。Clinatec的研究人员表示，他们的最终目标是实现对大脑的精准调控，为治疗各种神经系统疾病提供新的解决方案。
(0)仿真到现实适应性（Sim-to-Real Adaptation）在具身人工智能中，仿真到现实适应性指的是将学习能力或行为从模拟环境（网络空间）转移到现实世界场景（物理世界）的过程。它涉及验证和改进在模拟中开发的算法、模型和控制策略的有效性，以确保它们在物理环境中表现出鲁棒性和可靠性。为了实现仿真到现实适应性，具身世界模型、数据收集和训练方法以及具身控制算法是三个基本组成部分。 A. 具身世界模型（Embodied World Model）仿真到现实涉及创建与现实世界环境非常相似的模拟世界模型，帮助算法在转移时更好地泛化。世界模型方法旨在构建一个端到端的模型，通过生成或预测的方式，将视觉映射到动作，甚至任何输入到任何输出，以做出决策。这类世界模型与VLA模型的最大区别在于，VLA模型首先是在大规模互联网数据集上训练以获得高水平的紧急能力，然后与现实世界的机器人数据共同微调。相比之下，世界模型是从物理世界数据从头开始训练的，随着数据量的增加逐渐发展出高级能力。然而，它们仍然是低级的物理世界模型，有点像人类神经反射系统的工作机制。这使它们更适合于输入和输出相对结构化的场景，如自动驾驶（输入：视觉，输出：油门、刹车、方向盘）或物体排序（输入：视觉、指令、数值传感器，输出：抓取目标物体并将其放置在目标位置）。它们不太适合于泛化到结构化、复杂的具身任务。在物理模拟领域，学习世界模型是有希望的。与传统的模拟方法相比，它提供了显著的优势，例如能够在不完整信息下推理交互、满足实时计算需求，并随着时间的推移提高预测准确性。这种世界模型的预测能力至关重要，它使机器人能够发展出在人类世界中操作所需的物理直觉。如图15所示，根据世界环境的学习流程，它们可以分为基于生成的方法、基于预测的方法和知识驱动的方法。我们在表XI中简要总结了提到的方法。基于生成的方法（Generation-based Methods）：随着模型规模和数据的逐步增加，生成模型已经展示了理解和生成符合物理定律的图像（例如，World Models [338]）、视频（例如，Sora [17]、Pandora [339]）、点云（例如，3D-VLA [340]）或其他格式数据（例如，DWM [341]）的能力。这表明生成模型能够学习并内化世界知识。具体来说，经过大量数据的暴露后，生成模型不仅能捕捉数据的统计特性，还能通过其内在结构和机制模拟真实世界的物理和因果关系。因此，这些生成模型可以被视为不仅仅是简单的模式识别工具：它们表现出世界模型的特征。因此，生成模型中嵌入的世界知识可以被利用来提高其他模型的性能。通过挖掘和利用生成模型中表示的世界知识，我们可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。这种方法不仅增强了模型对新环境的适应性，还提高了对未知数据的预测准确性[339]、[340]。然而，生成模型也有一些限制和缺点。例如，当数据分布显著偏斜或训练数据不足时，生成模型可能会产生不准确或失真的输出。此外，这些模型的训练过程通常需要大量的计算资源和时间，模型通常缺乏可解释性，这使得它们的实际应用变得复杂。总的来说，虽然生成模型在理解和生成符合物理定律的内容方面展示了巨大的潜力，但要有效应用它们，必须解决几个技术和实际挑战。这些挑战包括提高模型效率、增强可解释性以及解决与数据偏差相关的问题。随着研究和发展的进行，预计生成模型在未来的应用中将展示出更大的价值和潜力。作者：张长旺
(0)脑机接口是一种直接连接人脑与外部设备的技术，通过解读大脑信号来控制外部设备或与之互动。它有望在医疗、康复、辅助沟通和增强认知能力等领域发挥重要作用，开启人机交互的新纪元。
(0)中国低空经济面临的挑战。 一是安全监管难题：随着低空飞行器的增多，如何确保飞行安全、避免碰撞成为亟待解决的问题。中国政府需要加强对低空飞行的监管力度，建立健全的安全管理体系。 二是技术标准不统一：低空经济涉及多个领域和众多企业，技术标准的不统一制约了市场的进一步发展。政府和企业需要加强合作，推动技术标准的统一和规范化。 三是人才培养滞后：低空经济领域的专业人才匮乏，教育培训体系亟待完善。政府和企业需要加大对人才培养的投入力度，提高从业人员的素质和能力。产业研究中心
(1)机器感觉（Machine Sensing）： 机器感觉是指机器感知、获取、解释、理解和处理外界信息的能力，类似于人类的感官系统。它涵盖视觉、听觉、触觉等多种传感器数据的采集和处理技术，使得机器能够更好地理解和交互环境。这包括通过传感器收集各种信息，如温度、湿度、光照、声音等，并将其转换为机器可以理解和处理的数据。 这通常需要结合多种传感器和数据处理技术，使机器能够理解和处理复杂的感知信息。为后续的数据分析和决策提供实时输入。 机器感觉在机器人技术、自动驾驶、智能家居等领域有重要应用。
(1)ChatGPT的出现是人工智能的iPhone时刻，我们有没有可能通过一个智能终端输出领导力的整体解决方案，实现领导力的iPhone时刻？如果这条路能够走得通，也许对我们领导力的提升，对我们人脑加机脑的并用也许能起到促进作用。
(1)人类增强。在接下来的30年里，科技将带领人类突破人类潜力的极限甚至生物的极限。由物联网连接的可穿戴设备将会把与实时有关的信息直接打入我们的感官中。外骨骼和与大脑连接的假肢将会使我们变得更加强大，为老弱病残恢复移动力。 装有探测器和嵌入式计算机的隐形眼镜或者被永久植入在体内的装备将给我们带来可以穿墙的听力，天然夜视，以及可以嵌入虚拟和增强现实系统的能力。益智药将会扩大我们的思维能力，改变工作和学习的方式。 当然，人类增强科技也会带来新的挑战。那些负担不起“升级肉体”价格的人群很有可能发现他们在增强经济里毫无竞争力。而增强科技的联网则会让我们的身体甚至大脑成为黑客的目标。对士兵的增强很有可能引发一场新的增强科技军备竞赛。
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