随着科学技术的快速发展，智能体社会应运而生，这是一个明显区别于过去的农业社会、工业社会甚至是信息社会的全新的社会形态，它是随着人工智能的发展和应用而兴起的。信息、生命、材料、纳米和制造技术等领域重大科学问题的多点突破、深度融合与集成创新，成为推动智能体社会发展的主要动力。
智能发展的大数据驱动化。从数据驱动的人工智能转向大数据驱动的人工智能；智能制造的全面智能化。以信息物理系统为核心，广泛应用其实现各领域的智能化。社会结构的扁平化。社会的组织结构由纵向金字塔结构变为横向扁平化结构。这是智能体社会的三大主要特征，基于此，共绘网认为：｛（地上走的+天上飞的）x 脑机接口智能体｝x GPT大模型操作系统赋能＝人类进入智能体社会。
智能体社会给人类带来了前所未有的机遇，同时也带来了不小的挑战：①、对认识论的挑战。在人工智能的大数据驱动下对人们的思维方式产生了挑战，同时人工智能产生的群体智能对传统认识论提出了挑战。②、对伦理的挑战。分布式的认知对传统责任观产生了挑战，同时人工智能也对道德判断提出了挑战......未来的智能体社会，你了解多少？人类能否搭上智能顺风车，擘画新的宏伟蓝图？对此，“愿中国青年都摆脱冷气，只是向上走。有一份光，发一份热。就令萤火一般，也可以在黑暗里发一点光。不必等候炬火！”尽自己的一份力、发出自己的一点声音。
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持续学习： 在机器人应用中，持续学习[390]对于在多样化环境中部署机器人学习策略至关重要，但目前这一领域尚未充分探索。尽管一些近期研究已经考察了持续学习的子主题——如增量学习、快速运动适应和人在环路学习——但这些解决方案通常为单一任务或平台设计，并未考虑基础模型。开放的研究问题和可行的方法包括：1) 在微调最新数据时混合不同比例的先前数据分布，以减轻灾难性遗忘[391]；2) 开发从先前分布或课程中高效原型，用于学习新任务时的任务推理；3) 提高在线学习算法的训练稳定性和样本效率；4) 确定将大容量模型无缝整合到控制框架中的原则方法，可能是通过分层学习或慢速-快速控制，以实现实时推理。统一评估基准： 尽管存在许多评估低级控制策略的基准，但它们通常在评估的技能方面有显著差异。此外，这些基准中包含的对象和场景通常受到模拟器限制。为了全面评估具身模型，需要基准能够使用现实模拟器涵盖一系列多样化的技能。关于高级任务规划器，许多基准侧重于通过问答任务评估规划能力。然而，更理想的方法包括评估高级任务规划器和低级控制策略一起执行长期任务，并测量成功率，而不是仅依赖于规划器的孤立评估。这种综合方法为评估具身AI系统的能力提供了更全面的视角。作者：张长旺
(0)在全球科技界，CES大会素有“科技春晚”和“未来科技风向标”之称，而2025年的这场盛会，更是以其前所未有的科技震撼力，点燃全球科技爱好者的热情。当人们还在惊叹于智能家居的便捷、自动驾驶的酷炫时，一个神秘而令人敬畏的领域——脑机接口，正悄然揭开神秘面纱，释放出足以颠覆人类认知的震撼力量。 在CES 2025大会最后一天，埃隆•马斯克线上分享了Neuralink在脑机接口领域的最新进展，并大胆预测：第一代产品旨在让患者仅通过思考就能控制电脑或手机，未来将实现盲视、恢复行走能力，并最终提高人类的认知带宽，实现 “超人类” 的能力。他的话语如同巨石投入平静的湖面，瞬间激起千层浪，让人们对脑机接口的未来充满无限遐想。 那么，脑机接口究竟是如何实现这一“超能力”的？它将如何改变我们的生活？又将面临哪些挑战？本文将深入探讨脑机接口技术的现状、应用场景以及未来发展趋势，并试图揭示它将如何引领我们走向一个充满无限可能的“超能力”时代。
(0)其他城市如何把握这样的发展机会呢？国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广直言：“公用能力是唯一的选择，我们不用这种公用能力去做，我们用分散式的模式按行业、企业各自发力，那效率一定是差的。” 华为云提出“一城一云一模型”发展理念，通过构建城市人工智能大模型中心（AIPMC），联接产业、联接数据、联接场景、联接生态，支撑赋能城市产业发展，提升城市智能产业氛围，并通过华为云卓越运营保障落地，为城市智能化升级提供坚实底座。 东莞市人工智能大模型中心的开服，意味着东莞也由此迈向城市全域数智化，推动AI真正进产线、进生活服务场景等，为城市千行百业的丰富场景提供低门槛、低成本的AI大模型服务，促进本地的AI人才培养、技术创新和产业繁荣，加速城市高质量发展。 单志广指出，从东莞制造业转型的需求看，人工智能是其第一生产力，东莞跟华为合作落地的第一个面向制造业领域的人工智能大模型中心，就像是工业时代建成了最好的电厂与输电系统，为东莞发展提供源源不断的动能，牵引东莞未来经济的高质量发展，同时也为落实国家人工智能+行动提供了样本。 “通过‘一城一云一模型’模式赋能千行百业，这从人工智能落地来讲是极其科学的路径。这个路径我认为东莞做好后是能够向全国复制的，以城市为载体，推动人工智能的统一发展，这种大模型中心就是未来产业的生产力中心。”单志广进一步谈道。 中国工程院院士郑纬民也对此表示：“我一路见证东莞智能基础设施、人工智能产业蓬勃发展，特别是东莞市人工智能大模型中心的成立，我相信对东莞的制造业或者其他会有很大的帮助，希望这个经验能复制到全国各个地方去。”来源：人民网
(0)数据集：非视觉传感器的数据集主要由BioTac系列收集[197]，包含电极值、力量向量和接触位置。由于任务主要是力量和抓取细节的估计，数据集中的对象通常是力量和抓取样本。基于视觉的传感器，拥有高分辨率的变形凝胶图像，更侧重于更高的估计、纹理识别和操纵。数据集由Geisight传感器、DIGIT传感器及其模拟器收集[199][201][202][206]，包括家庭对象、野外环境、不同材料和抓取项目。由于图像信息可以很容易地与其他模态（图像、语言、音频等）对齐和绑定[14][210]，具身代理中的触觉感知主要围绕基于视觉的传感器。我们介绍了十个主要的触觉数据集，总结在表VIII中。3) 方法：触觉感知有众多应用，可以分为三类：估计、精确的机器人操纵和多模态识别任务。a) 估计：早期的估计工作主要集中在基本算法的形状、力量和滑动测量[202][220][221]。研究人员简单地使用阈值或应用卷积神经网络来解决这些任务，基于触觉图像的颜色和标记在不同帧中的分布变化。估计工作的重点是第二阶段，触觉图像的生成和对象的重建。触觉图像的生成[222]–[225]旨在从视觉数据生成触觉图像。起初应用了深度学习模型，输入RGB-D图像并输出触觉图像[222][223]。最近，随着图像生成的快速发展，Higuera等人[224]和Yang等人[225]应用了扩散模型进行触觉生成，并且表现良好。对象的重建可以分为2D重建[226][227]和3D重建[202][219][228]–[241]。2D重建主要关注对象的形状和分割，而3D重建关注表面和姿态，甚至是完整的场景感知。任务首先采用了数学方法、自编码器方法和神经网络方法来融合视觉（有时是点云）和触觉特征。最近，研究人员如Comi等人[236]和Dou等人[219]在触觉重建工作中实现了基于神经辐射场（NeRF）和3D高斯溅射（3DGS）的新方法。b) 机器人操纵：在触觉任务中，弥合仿真与现实之间的差距至关重要。提出了强化学习和基于GAN的方法来解决准确、及时的机器人操纵任务中的变异问题。强化学习方法。作者：张长旺
(0)2022年10月，习近平总书记在党的二十大报告中指出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑，要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动；到2035年，实现高水平科技自立自强，进入创新型国家前列，建成科技强国。这是以习近平同志为核心的党中央立足当前、着眼长远、把握大势，有效应对风险挑战，确保实现新时代新征程党的历史使命作出的重大战略抉择，充分彰显了坚定不移走中国特色自主创新道路的决心和信心，为新时代科技发展指明了方向。据统计，2020年以来习近平总书记在会议、调研、回信等不同场合，先后60多次作出“科技自立自强”重要论述，主题涉及构建新发展格局、种源安全、企业创新、教育人才、前沿技术、网信空间、绿色低碳、军队建设、科学家精神等多个重要领域。
(1)“自动驾驶比人类驾驶更安全，美好出行指日可待”。 随着科技的飞速发展，自动驾驶技术已成为全球关注的焦点。在这个领域中，百度Apollo凭借其卓越的技术实力和创新能力，再次引领行业潮流。 5 月 15 日，百度 Apollo 在武汉智行谷举办的 Apollo Day 2024 活动上，全球首发了创新性的 Apollo ADFM（Autonomous Driving Foundation Model），这是一款支持 L4 级别自动驾驶的大模型技术，标志着自动驾驶技术迈入了新的里程碑。
(0)1、生物制造。 研制传感器等关键元器件，生物反应器等生产设备，生产技术规范等工艺标准。 优化完善生物制造食品、药品、精细化学品等应用领域的产品、检测和评价方法等标准。 2、未来显示.。 开展量子点显示、全息显示、视网膜显示等先进技术标准预研。 研制Micro-LED显示、激光显示、印刷显示等关键技术标准，新一代显示材料、专用设备、工艺器件等关键产品标准，以及面向智慧城市、智能家居、智能终端等场景的应用标准。
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