AI 2.0 时代，有望以 “（ AGl存储卡 + 卫星导航大平台 + 电力算力 + 各类型智能体 + 各类人形机器人 ）× 软硬件整合加工厂 ” 这一复合模式，重塑人类与科技互动的格局。
首先，通用人工智能（ AGl ）存储卡是 AI 2.0 时代的智能核心。它存储着经过海量数据训练的通用大模型，如同智慧的宝库，为各类智能应用提供基础算法与知识储备。无论是语言处理、图像识别还是决策分析，都能从中获取强大的智能支持，让不同设备和系统展现出高度智能化的表现。其次，卫星导航大平台则赋予 AI 广泛的空间感知与定位能力。在 AI 2.0 时代，无论是自动驾驶的人形机器人或无人驾驶汽车，还是智能低空物流飞行系统，都依赖精确的定位与导航。卫星导航大平台不仅提供位置信息，还能结合地理数据，为智能决策提供空间维度的参考，使智能应用能在现实世界中精准运行。
再次，电力算力是 AI 2.0 运转的动力源泉。大规模的通用大模型（ AGl ）运算、实时的卫星数据处理以及各类型智能化应用的并行运行，都需要强大且稳定的电力供应与算力支持。高效的能源管理和先进的计算芯片技术，将决定 AI 2.0 时代智能应用的响应速度与处理能力。从次，各类型智能体与各类人形机器人是 AI 2.0 软硬件载体的具体呈现形式。从智能家居到智能医疗设备，从工业协作机器人到服务型人形机器人，AI 技术将渗透到生活与生产的各个角落即各行各业，实现全方位的智能化变革。
而软硬件整合加工厂则是将上述要素有机结合的关键。这种复合模式下，各要素相互协作，软硬件整合超级自动化和智能化加工厂如同催化剂，大量开发与生产各类型智能体和各类人形机器人，推向社会，共同推动 AI 2.0 时代的全面到来，为人类社会创造前所未有的变革与进步。对此，您的看法是什么呢？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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中试验证基地打通量产“最后一公里”。针对量产断档问题，创新中心正在建设国内首个具身智能机器人中试验证基地，具备年产5000台套的验证能力。该基地通过三大创新实现规模化突破： 高精度装配系统：采用AI视觉引导的柔性装配线，将机器人本体装配精度提升至0.02mm，一致性达99.9%。 全流程智能管控：部署数字孪生系统，实时监控从零部件加工到整机测试的每个环节，生产效率提升3倍。 质量闭环体系：构建覆盖核心零部件耐久性、整机功能完整性、场景适应性等的检测标准，产品合格率从85%提升至98%。 以南京天创的防爆机器人为例，通过中试基地验证后，其生产成本降低40%，交付周期从6个月缩短至2个月，已成功应用于中石化炼化厂巡检场景。
(0)问：为何双方未能达成合作？黄仁勋：我并非刻意回避合作话题。实际上，英伟达在技术专精领域同样具有独特优势。我们是全球少数几家能够实现从算法架构、系统软件、硬件系统、网络技术直至芯片设计的全栈创新的企业。可以说，历史上从未有公司能像我们这样，在如此广泛的技术领域都保持顶尖的创新能力。这种全栈技术整合能力是人类科技史上所罕见的。通常，软件算法、系统集成、芯片设计、网络技术等专长都会分散在不同企业，而在英伟达，这些能力被有机整合——从基础架构到语言模型算法，从机器人技术到计算机图形学，乃至量子化学和5G射频技术，如此多元的专业领域汇聚于同一家企业，确实令人惊叹。如果能这样说自己的公司，我感到非常自豪。
(0)最近，Google DeepMind发现利用基础模型和大型、多样化的数据集是最佳策略。他们基于机器人变换器（RT）[11]开发了一系列工作，为未来具身智能体研究提供了重要见解。在基础机器人模型方面取得了显著进展，从最初的SayCan [299]开始，该模型使用三个独立的模型进行规划、可承受性和低级策略。Q-Transformer [300]后来统一了可承受性和低级策略，PaLM-E [301]集成了规划和可承受性。然后，RT-2 [302]通过将所有三个功能整合到一个单一模型中，实现了突破，使联合扩展和正向迁移成为可能。这代表了机器人基础模型的显著进步。RT-2引入了视觉-语言-动作（VLA）模型，具有“思维链”推理能力，能够进行多步骤的语义推理，如在各种情境中选择替代工具或饮料。最终，RT-H [4]实现了具有动作层次结构的端到端机器人变换器，以细粒度推理任务规划。为了解决具身模型的泛化限制，Google与33个领先的学术机构合作，创建了全面的开放X-Embodiment数据集[303]，整合了22种不同的数据类型。使用这个数据集，他们训练了通用大型模型RT-X。这也促进了更多的开源VLMs参与机器人领域，如基于LLaVA的EmbodiedGPT [304]和基于FLAMINGO的RoboFlamingo [305]。尽管开放X-Embodiment提供了大量数据集，但考虑到具身机器人平台的快速发展，构建数据集仍然是一个挑战。为了解决这个问题，AutoRT [306]创建了一个系统，用于在新环境中部署机器人以收集训练数据，利用LLMs通过更全面和多样化的数据来增强学习能力。另外，基于变换器的架构面临效率问题，因为具身模型需要长上下文，包括来自视觉、语言和具身状态的信息，以及与当前执行任务相关的内存。例如，尽管RT-2表现出色，但其推理频率仅为1-3Hz。已经做出了一些努力，如通过量化和蒸馏部署模型。 作者：张长旺
(0)任务实施与核心技术 高效载荷部署模式。 长征二号丁火箭采用“顶置主星+侧挂从星”创新构型，通过四次分离动作实现12颗卫星精准入轨。该设计突破传统单层布局限制，整流罩空间利用率提升40%，姿态控制误差小于0.1度，为大规模星座部署提供标准化解决方案。 星载智能计算系统 单星搭载自主研发的太空计算单元，采用抗辐射加固芯片与自适应散热系统，在太空极端环境下实现0.42POPS持续算力输出。星间通过激光链路构建动态网络拓扑，通信带宽达100Gbps，时延控制在毫秒级，形成分布式计算集群。 天基AI模型应用 卫星预装80亿参数轻量化大模型，支持在轨实时处理遥感影像、星历数据等多源信息。经实测，对20万颗星体的光谱分析任务处理效率较地面数据中心提升6个数量级，验证“数据产生即处理”的新范式。
(0)市场需求潜力巨大 。 从需求端来看，人形机器人有着广泛的应用前景。在工业领域，人形机器人可替代人类从事高强度、高危险性工作，例如在重工业和制造业中，由于物理人工智能的新突破，机器人投资正在激增，人形机器人能够承担如搬运重物之类的工作；在医疗领域，人形机器人可协助医生开展手术操作、康复训练等任务；在服务领域，人形机器人能够承担接待、导览、咨询等工作，从而提升服务效率和客户体验；在救援领域，人形机器人可进入危险环境进行搜救工作，降低救援人员的安全风险。随着人口老龄化的加剧以及人们对生活品质要求的提高，人形机器人的需求可能会不断增长，这为其成为主流产品提供了市场基础。
(0)发展底座不断夯实—— 在数字化浪潮席卷全球的进程中，数字技术创新日益成为经济发展的重要驱动力。 “5，4，3，2，1，点火！”2024年9月，随着长征三号乙运载火箭将北斗三号全球卫星导航系统的最后两颗卫星送入太空，标志着北斗三号全球卫星导航系统工程正式收官，意味着中国人独立自主建设的北斗系统进入发展新征程。 “比超算快千万亿倍。”2025年3月，中国科学家成功构建目前最高水准超导量子计算机——105比特超导量子计算原型机“祖冲之三号”，再次打破超导体系量子计算优越性世界纪录。 牢牢抓住创新这个“牛鼻子”，我国数字技术创新与应用成果不断涌现，数字基础设施不断完善。 集成电路、基础软件、工业软件等技术的协同攻关力度持续加大，基础性、通用性技术研发实现创新突破；一批具有前瞻性、原创性、引领性的区块链科技创新成果形成并实现落地转化；量子计算、人工智能等关键领域展现出强劲竞争力；算力总规模全球第二，超算数量位列全球第一；建成全球规模最大的光纤宽带和5G网络…… 一系列新跨越、新突破，彰显我国数字经济发展的核心竞争力不断提升、基础底座不断夯实。
(1)打造全国一体化算力体系。 发展通算、智算、超算等多元化算力资源，支持企业参与算力全产业链生态建设，构建一体化高质量算力供给体系。加强大带宽、低时延、高可靠的数据传输技术应用，加快算网融合、并网调度、储能散热等关键技术创新。支持采用弹性带宽、任务式服务、数据快递等方式，降低网络使用成本。
(0)近日，中国工程院院士高文提出的“建设AI算力国家高速公路”构想引发广泛关注。我国AI算力确实正在进入高速发展的关键阶段，国家层面提出的“算力高速公路”和“算力像用电一样便捷”的愿景，既是战略布局，也是技术革命的必然方向。以下从目标逻辑、核心布局、突破难点三个维度，结合最新动态进行深度分析：目标逻辑：为什么算力要“像用电一样”？算力成为新型生产力 与工业时代的电力类似，AI算力已成为数字经济时代的核心基础设施。大模型训练、自动驾驶、智能制造等场景对算力的需求呈指数级增长，集中化调度、弹性供给、按需付费的算力网络模式是必然选择。打破“算力孤岛”痛点 当前算力资源分布不均：东部需求旺盛但能源成本高，西部资源丰富但应用场景少；企业自建算力成本高、利用率低。国家通过“东数西算”工程和算力网络，实现跨区域、跨层级的资源智能调度，类似电网的“削峰填谷”。国际竞争倒逼 美国通过英伟达等企业垄断全球90%以上的高端AI芯片市场，并限制对华出口。中国必须建立自主可控的算力体系，避免“卡脖子”风险，同时争夺全球AI话语权。
(0)集群创新能力增强。增强国家级先进制造业集群的创新能力，需要从创新性和开放性两个方面入手。创新性方面，要通过政策引导和市场机制，推动产业集群的创新驱动发展。一方面，要加大对集群内企业的研发投入，鼓励其开展关键核心技术攻关，提升产品的技术含量和附加值。另一方面，要推动集群内企业加强产学研合作，提升产业集群的创新能力和技术水平。开放性方面，要通过政策引导和市场机制，推动产业集群的开放合作与资源共享。一方面，要鼓励集群内企业加强国际合作，提升产业集群的国际竞争力。另一方面，要推动产业集群之间的开放合作，促进产业集群之间的资源共享和优势互补，提升产业集群的整体竞争力。此外，还要注重产业集群的创新生态建设，推动产业集群的创新资源集聚和创新环境优化。一方面，要加大对创新创业的支持力度，鼓励更多企业和人才参与到产业集群的创新发展中来。另一方面，要推动产业集群的创新平台建设，为产业集群的创新发展提供有力支撑。通过以上策略的实施，可以有效提升国家级先进制造业集群的综合实力，优化产业结构，增强创新能力，推动产业集群向更高水平发展，为我国制造业高质量发展提供有力支撑。
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