在科技飞速发展的当下，一场关于人类劳动解放的变革正在悄然上演。在未来二十年后，陆地的各类智能体和人形机器人，与天上的无人智能飞行器，在通用人工智能（ AGI ）的赋能下，正逐步成为解放人类体力与脑力劳动的得力助手。
陆地通用智能体和人形机器人凭借精准的动作控制与高效的执行能力，在制造业、物流等领域大显身手。它们能够不知疲倦地完成重复性、高强度的体力工作，如汽车生产线上精密零部件的组装，或是仓储物流中货物的搬运与分拣，极大地提升了生产效率，将人类从繁重的体力劳动中解脱出来。
无人智能飞行器则在高空作业、远程监测等方面发挥着无可替代的作用。在农业领域，它们可以携带农药精准喷洒，监测农作物生长状况；在测绘行业，能快速获取大面积地形数据。这些工作以往需要耗费大量人力，且存在一定危险性，如今有了无人智能飞行器，一切变得轻松高效。据日经新闻（Nikkei）报道，2025年大阪世博会希望建立连接八个目的地的飞行出租车线路，每小时约承载20个班次。飞行出租车将把大阪世博会的举办地与大阪、神户和京都及周边地区的机场等其他地方连接起来。2022年11月17日，全球首款载人级两座智能分体式飞行汽车工程样车在重庆发布。这款飞行汽车由中国工程院院士项昌乐团队研发，北京理工大学、北京理工大学重庆创新中心、酷黑科技（北京）有限公司与重庆市联合发布。2023年4月，2023东风汽车品牌春季发布会暨第七届科技创新周上，飞行汽车亮相，被分为飞行模块、底盘模块和座舱模块。2025年2月20日，Alef Aeronautics宣布，它成功地在城市环境中对其飞行汽车进行了飞行测试......
而通用人工智能（ AGI ）为这些智能设备注入了 “ 智慧大脑 ”。它赋予各类智能体、人形机器人和飞行器自主学习、分析和决策的能力，使其能够根据复杂多变的环境灵活调整工作方式。例如，在医疗诊断中，AGI辅助的智能设备可以快速分析海量医学影像，为医生提供准确的诊断建议，减轻医生脑力负担......构建起一个全新的各行各业劳动协作生态，极大程度地解放人类的体力与脑力劳动。
随着这一人机互动融合模式的不断发展与完善，人类的体力与脑力劳动将得到彻底解放，从而有更多精力投身于创造性、艺术性等更具价值的活动中，推动人类社会迈向新的高度。对此，您有什么自己的看法呢？自古以来，我国就有“为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平”的志向和传统。一切有理想、有抱负的中国人都应该立时代之潮头、通古今之变化、发思想之先声，积极建言献策，担负起历史赋予的光荣使命！快来《共绘网》的评论区参与讨论吧！
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在人工智能领域，AI大模型正成为推动人形机器人智能化发展的核心驱动力。华为的盘古大模型和英伟达的GR00T等先进AI技术，通过深度学习算法和大规模数据训练，显著提升人形机器人在运动规划与决策方面的能力。例如，盘古大模型能够处理复杂的运动控制任务，通过对环境数据的实时分析和预测，帮助机器人实现更精准的动作规划和路径优化。其应用场景涵盖从工业自动化到服务机器人的多个领域，显著提升机器人在动态环境中的自主决策能力。与此同时，算力成本的优化也是当前技术攻坚的重要方向。华为的昇腾系列端侧AI芯片在这方面取得显著进展。通过在机器人本体内置AI芯片，昇腾系列芯片不仅降低了部署成本，还大幅减少能耗。例如，昇腾910B芯片采用了先进的7nm工艺，其能效比相较于上一代产品提升30%以上。这种高效的算力解决方案，使得人形机器人能够在不依赖云端计算的情况下，实现实时的数据处理和决策，从而提升机器人的响应速度和整体性能。
(0)多头潜在注意力（MLA）机制。 MLA机制让模型具备了更强的关注能力。就如同一个很会抓重点的读者，在面对一大段文字（来自输入数据）时，可以动态地选择多个关注点（注意力头），从而深度把握其中深层次的上下文关系。这一机制有助于模型在处理长文本内容时能够保持连贯性并且更好地理解文本含义。例如在处理小说情节分析或者法律条文解读等长文任务时能够更加准确。
(0)互联网 & 整车企业:多元形式入局，推动产业加速1)互联网企业:多以投资 &大模型 & 自研方式入局关注软件端的大模型高于关注硬件，从“大脑"方面发力。目前国内互联网企业多集中于语言模型，也纷纷推出自研多模态大模型，也在往具身智能大模型方向发展,但与海外龙头企业仍有一定差距。其中,华为布局较为多样，模型端一盘古大模型较为领先，志在让人形机器人成为鸿蒙生态系统重要部分，车端一场景 &制造资源协同，共同赋能国产人形机器人，投资端一注资极目机器人,加大投入。2)整车企业:人形机器人在“感知+决策 +执行层面与智能驾驶均具备共同性，同时车企在应用端也是天然的落地场所，目前在智能驾驶投入层面华为于研发人员 & 算力规模均国内第一，有望于人形机器人领域延续领先地位。
(0)实施科技创新强基行动。提升基础研究能力。深入实施基础与应用基础研究十年“卓粤”计划，持续将三分之一以上的省级科技创新战略专项资金投向基础研究。高标准推进广州实验室、鹏城实验室建设。促进在建已建重大科技基础设施“沿途下蛋”。推动散裂中子源一期等向企业开放共享，加快建设先进阿秒激光、鹏城云脑网络智能设施等，服务产业技术源头创新。依托散裂中子源、强流重离子加速器建设核医疗产业设施。
(0)43.提供云服务不是我们的主要目标，我们的目标是去实现AGI。44.大厂有现成的用户，但它的现金流业务也是它的包袱，也会让它成为随时被颠覆的对象。45.大模型创业公司可能活下来2到3家。现在都还处在烧钱阶段，那些自我定位清晰、更能精细化运营的，更有机会活下来。其它公司可能会脱胎换骨。有价值的东西不会烟消云散，但会换一种方式。46.我经常思考的是，一个东西能不能让社会的运行效率变高，以及你能否在它的产业分工链条上找到擅长的位置。只要终局是让社会效率更高，就是成立的。中间很多都是阶段性的，过度关注必然眼花缭乱。作者 | 梁文锋
(0)风险怎么防？“新生”技术尚存风险，面对“算法黑箱”“信息安全”等底线问题，还得“制度护航”。要制定数据保密在内的更严格保密制度和算法审查机制，规范AI应用的采购、运维流程，确保技术服务的质量与稳定性，让技术在制度框架内发挥效用。 “必装AI软件”的硬性要求，终要转化为“必用AI解题”的软实力。唯有破除“技术崇拜”，回归治理初心，方能让AI从“会装”走向“会用”，从“工具”升格为“动能”。
(0)DeepSeek的R1模型通过纯强化学习（RL）训练，没有进行无监督式微调，这使其在成本和效率上具有显著优势。具体来说，DeepSeek的R1模型在数学、编程和推理等多个任务上达到了与OpenAI o1相当的表现水平，同时在应用程序编程接口（API）调用成本上降低了90-95%。也就是说，DeepSeek的训练成本连OpenAI的十分之一都不到。 如该公司开发的DeepSeek-V3训练成本仅557.6万美元，而OpenAI训练ChatGPT-4o所花费的成本高达7800万美元甚至是1亿美元，双方的成本至少是10倍的差距。不仅如此，我们更应该看到，Open AI已经募集了143亿美元，花了十年才做到的事情，现在DeepSeek仅仅用了一年多时间，花了几百万美元就做到了。这个费效比差距，是直接把美国AI界给干挺了！甚至把整个华尔街都干挺了！ 具体干挺什么表现呢？就是美国整个科技界都不信，但又不得不信，因为事实摆在那，测试结果摆在那！第一个因为DeepSeek倒霉的公司还不是Open AI，而是前面牛逼哄哄的英伟达。英伟达的股价一天暴跌17%，市值蒸发5888.62亿美元（约合人民币4.27万亿元）。
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