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📰 它也有了“眼力见儿！” 机器人正在变得越来越像人_视频播报_数字中国建设峰会

随着大模型技术迭代、算力成本下降、实体场景数据爆发，物理AI正迎来规模化落地拐点。一个能读懂你的情绪，能参与社交的大模型到底长什么样？又是怎样诞生的呢？机器人是如何认识世界的 探访一个新模型的诞生 当拿着锣，出其不意对具身机器人敲一下的时候，它像人条件反射一样被吓一跳。但当对着它铛铛铛不停敲的时候，它就习以为常了。这台还处于测试阶段的大眼机器人，不仅会被突然出现的声音吓到“跳起来”，还能在人靠近它的时候，展现出独特的“眼力见儿”。当有人在旁谈话时，它会保持安静，不插话。从条件反射到读懂社交场景，人类习以为常的行为，对机器人而言是复杂的认知挑战。如今通用大模型随处可见，人们习惯输入文字，获得智能应答。但在炽梦科技创始人李林天眼中，这只是被动运算，缺少生命体最重要的特质——主动性。想要赋予机器人主动性，关键就在认知大模型。李林天表示，公司的机器人认知模型刚刚研发完成，考虑的第一个问题就是生活场景的陪伴，去做一个让你感受到它活着的机器人。为了让模型更像人，研发团队通过数字化建模，抽象提取出人类大脑前额叶、杏仁核、海马体等分区的运转机制，实时运算机器人的内部情绪状态。要构建这样一个有主观情感的系统，需要极强的跨学科支撑。团队融合认知心理学、生物神经学、脑科学等多学科能力。目前公司成立不到一年，已完成四轮融资，估值由1.5亿元升至30亿元。行业竞逐“世界模型” 欲打破具身智能场景边界过去几年，AI大模型的关键词是“会写代码、会说话”，也就是理解和生成语言。如今更多的科学家和创业者正在让AI走向“会想”和“会做”，让机器人不仅能够看见环境，还能够理解以及判断接下来可能发生什么。当人工智能进入一台机器人，它要面对的，是不断变化的真实世界。李林天这样的创业者正在做的就是探索新的认知模型，一个能打破具身智能场景边界的“世界模型”。这是今年具身智能行业出现频率最高、赛道最火的词之一，也是让AI系统理解真实世界动态、迈向具身智能的关键基础。 从“会说”到“会想会做” AI大模型产业加速落地更多现实场景 工业和信息化部数据显示，今年上半年，我国规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%，相当于每三家规上制造企业就有一家在生产中运用AI。国产人工智能开源大模型全球累计下载量突破100亿次，具身智能加速迭代，超230家企业推出400多款整机产品，全年整机产量有望突破10万台。从引爆市场的智能体，到帮助机器人看懂环境的世界模型，中国AI大模型的全球影响力持续提升。

🏷️ #具身智能 #世界模型 #大模型 #认知模型 #AI落地

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📰 埃森哲陈继东：未来竞争力源于“认知数字大脑”，海信已率先起跑
_光明网

海信在青岛举办的世界杯营销暨定制产品发布会，展示了将AI科技深度融入全品类家电及生活场景的创新理念及四大升级举措，强调从体验、权益、服务、产品四个维度实现智能化布局。埃森哲董事总经理陈继东阐述AI正从数字走向实体，提出认知数字大脑的四层架构与人机协同发展模式，强调AI自主在实体场景的实践与价值，并提出四大产业趋势：二进制大爆炸、品牌新门面、大模型进入实体、以及人机学习循环。海信与埃森哲的合作，为企业级数字大脑提供知识沉淀与数字资产化的核心支撑，帮助企业构建信任体系，提升效率与体验。未来，海信将以“有AI·科技也动情”为理念，推动从功能家电向智慧生活的转型，通过硬件智能升级落地AI，并在行业级数字大脑层面探索价值增量，推动智能化普及与应用落地。

🏷️ #AI #认知数字大脑 #人机协同 #海信 #埃森哲

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📰 Palantir启示录：数字共识——35+员工与AI的“停战协议”，也是新门票

Palantir在构建企业级语义共同体方面，极大地显化了组织内的隐性知识和专业经验，从而为35岁以上的职场人士创造了新的价值空间。近年来，随着“35岁焦虑”及AI替代恐惧的交织，传统职业群体面临着困境。Palantir的崛起标志着竞争的重心从单纯的“执行效率”转向对“认知质量”的追求，这种转变可能使得依赖于传统效率管理的中高层管理者面临挑战。

数字化转型加速了企业能力的提升，企业的数字系统逐渐发展为可以进行复杂判断和战略规划的“大脑”。在这个过程中，行业经验和复杂判断的价值被重新定义，认知领导力取代了流程管理力成为重要的职能。成功的企业将更依赖那些在特定领域具备深厚积累的专业人士，而不仅仅是关注执行效率的新人。

同时，AI的底层能力不断被强化，实际应用场景的构建成为关键。通过有效整合隐性知识与经验，企业能够实现高度的智能化运营。随着传统人才标准逐渐失效，年龄不再是决定个人价值的唯一因素，经验和创新能力将成为新时代的竞争优势。最终，理解数据的深度和广度将决定企业的未来与发展。

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📰 人脑优于人工智能的关键机制揭示_行业资讯_数字中国建设峰会

普林斯顿大学的研究揭示了大脑在处理多任务时的灵活性机制。研究表明，大脑通过重复利用相同的认知“模块”来应对不同任务，类似于“拼积木”。这种灵活性使得人类能够迅速适应新信息，完成较为复杂的任务。而目前的人工智能在面对多样化的任务时，表现出较大的局限性，难以模拟这一能力。

研究中，科学家训练了两只雄性恒河猴，通过分析它们在分类任务中的脑活动，揭示了前额叶皮层内可重复使用的神经活动模式。这些模式对应不同的认知模块，灵活拼接使大脑能够快速构建新行为。同时，前额叶皮层会在不需要某些模块时抑制其活动，确保当前任务不受干扰。

更重要的是，这种认知模式或许能够为AI系统的改进提供关键思路，帮助开发出能够持续学习而不遗忘的智能系统。此外，这项发现还有助于理解精神疾病和脑损伤的机制，从而推动相关临床研究的发展。

🏷️ #大脑 #人工智能 #认知灵活性 #神经科学 #模块化学习

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