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  • 类别: 生活服务
  • 大小: 50.41MB
  • 系统: Android
  • 更新: 2026-08-31 02:53:47
  • 人气: 5
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应用介绍

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  贵阳8月29日电 (记者 周燕玲)2026中国国际大数据产业博览会正在贵阳召开。走进专业展入口,四台机器人正弹钢琴、跳舞,灵动的音乐搭配整齐舞步,瞬间抓住观众目光。这仅仅是“开胃菜”,真正让参观者驻足的,是那些已经在“干活”的机器人。

8月28日,2026数博会专业展览吸引民众。记者 瞿宏伦 摄

  步入展厅,一台机器人正独立完成咖啡制作全流程;不远处,四足巡检机器人自如上下楼梯、穿越障碍,执行无人化巡检任务;具身智能白酒检测机器人数秒内即可完成基酒液位的高精度计量;南方电网展示的机械狗则具备负重200公斤、爬坡60度的能力,替代人工进入高危复杂环境作业。

  来自台湾的参观者王进铭在展区驻足良久,他感慨道:“从生活服务到工业巡检,最直观的感受是,大陆这边的机器人正从实验室走向复杂多变的现实世界。”

  仿生机器人也亮相此次数博会,不少嘉宾近距离与仿生机器人对话互动、合影打卡。面对互动嘉宾,仿生机器人可以完成应答交流,并配合丰富的微表情和肢体动作。

  “老龄化程度不断加深,我们研发仿生机器人的初衷,就是聚焦‘近人服务’,重点做好养老照护。”上海理工大学机器智能研究院执行院长、卓益得机器人创始人李清都接受采访时说,未来社会必将是“人机共存”。机器人更好地服务人,是团队核心愿景。

  在李清都看来,机器人家庭化应用进程的关键,是用高质量数据持续提升机器人服务能力,核心是建立起人与机器人之间的信任关系,而非急于追求销量,“当前应更加稳妥地推进相关技术,防范安全与隐私风险”。

  具身智能规模化落地,数据与场景缺一不可。目前,中国正在加速布局具身智能训练场。截至2026年6月底,建成启用超70家具身智能训练场,在建或规划中的训练场46家。贵州首个具身智能“数据工厂”日前正式投用,工厂内部搭建科研、餐饮、工业、零售、家居、办公6大类16个全真模拟应用场景,构建起“场景采集—设备校准—清洗标注”的完整数据采集闭环体系。

  中国工程院外籍院士张建伟认为,当前正处于具身智能规模化落地关键“窗口期”。机器人在制造、医疗、农业、家庭服务等领域加快探索应用,需要加强高校、科研院所和企业协同创新,促进数据企业与机器人团队联合开展训练与验证,降低创新成本、加速技术迭代。同时,高标准建设AI和具身智能创新社区,打造一批高价值、可推广、可复制的示范应用。(完)

全国总工会紧急拨款400万元 支援西藏灾区抢险救灾

  贵阳8月29日电 (记者 周燕玲)2026中国国际大数据产业博览会正在贵阳召开。走进专业展入口,四台机器人正弹钢琴、跳舞,灵动的音乐搭配整齐舞步,瞬间抓住观众目光。这仅仅是“开胃菜”,真正让参观者驻足的,是那些已经在“干活”的机器人。

8月28日,2026数博会专业展览吸引民众。记者 瞿宏伦 摄

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韩国一工厂发生火灾 已致1死2失踪

  贵阳8月29日电 (记者 周燕玲)2026中国国际大数据产业博览会正在贵阳召开。走进专业展入口,四台机器人正弹钢琴、跳舞,灵动的音乐搭配整齐舞步,瞬间抓住观众目光。这仅仅是“开胃菜”,真正让参观者驻足的,是那些已经在“干活”的机器人。

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  来自台湾的参观者王进铭在展区驻足良久,他感慨道:“从生活服务到工业巡检,最直观的感受是,大陆这边的机器人正从实验室走向复杂多变的现实世界。”

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  “老龄化程度不断加深,我们研发仿生机器人的初衷,就是聚焦‘近人服务’,重点做好养老照护。”上海理工大学机器智能研究院执行院长、卓益得机器人创始人李清都接受采访时说,未来社会必将是“人机共存”。机器人更好地服务人,是团队核心愿景。

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  “老龄化程度不断加深,我们研发仿生机器人的初衷,就是聚焦‘近人服务’,重点做好养老照护。”上海理工大学机器智能研究院执行院长、卓益得机器人创始人李清都接受采访时说,未来社会必将是“人机共存”。机器人更好地服务人,是团队核心愿景。

  在李清都看来,机器人家庭化应用进程的关键,是用高质量数据持续提升机器人服务能力,核心是建立起人与机器人之间的信任关系,而非急于追求销量,“当前应更加稳妥地推进相关技术,防范安全与隐私风险”。

  具身智能规模化落地,数据与场景缺一不可。目前,中国正在加速布局具身智能训练场。截至2026年6月底,建成启用超70家具身智能训练场,在建或规划中的训练场46家。贵州首个具身智能“数据工厂”日前正式投用,工厂内部搭建科研、餐饮、工业、零售、家居、办公6大类16个全真模拟应用场景,构建起“场景采集—设备校准—清洗标注”的完整数据采集闭环体系。

  中国工程院外籍院士张建伟认为,当前正处于具身智能规模化落地关键“窗口期”。机器人在制造、医疗、农业、家庭服务等领域加快探索应用,需要加强高校、科研院所和企业协同创新,促进数据企业与机器人团队联合开展训练与验证,降低创新成本、加速技术迭代。同时,高标准建设AI和具身智能创新社区,打造一批高价值、可推广、可复制的示范应用。(完)

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