在21世纪的数字浪潮中，一个高度集成、无缝连接的信息生态网络空间正逐步成型，它以前所未有的方式重塑着个人、企业与国家之间的互动与协作。
在个人层面，智能手机已成为个人智能体的核心载体。它们不仅是通讯工具，更是个人生活的数字化延伸。通过智能手机，我们接入互联网，享受个性化服务，管理日程、购物、健康、理财和社交等生活方方面面。企业层面，电脑数字设备则扮演了企业智能体的关键角色。企业利用这些电子甚至量子设备包括各类软件和Al等，处理海量数据，进行办公、生产、市场分析、产品研发、客户管理等核心业务活动。而上升到国家层面，大数据平台则成为了国家智能体的中枢神经。国家通过构建大规模、高效率的云计算数据采集、存储、处理与分析体系，实现了对国家经济、社会、安全等领域的全面感知与智能决策。它的构造功能方面可以包含行政办公、电商、教育、医疗等各项民生服务体系......
这三者——个人智能体、企业智能体、国家智能体，通过智能手机、电脑数字设备、大数据平台等信息技术手段紧密相连。因此，《共绘网》建议：构建一个一体化的信息生态网络空间。这个网络空间以智能体（含GPT大模型）为核心，构建起一个从微观到宏观、从个体到集体的信息流动与智能决策体系。在这个空间里，信息自由流动，算力和智能无处不在，除国家安全信息外，个人、企业与国家之间的界限被打破，形成了一个相互依存、共同发展的命运智能体。但要特别强调的是，个人隐私以及数据资产必须加以保护，防止被窃。对此，您说好不好呢？生命赋予了我们光阴，你又怎么忍心任凭那易逝的韶华于平庸中挥霍？生命赋予了我们理想，你又怎么忍心任凭那颗年轻气盛的心于消沉中陨落？生命赋予了我们力量，你又怎么忍心任凭那一腔热血的斗志于怯懦中消磨？那就让暴风雨来的更猛烈些吧！不在沉默中爆发，就在沉默中灭亡。“一万年太久，只争朝夕，”希望大家积极发声、呐喊！
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总体要求。 促进数据产业发展，要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神，完整准确全面贯彻新发展理念。统筹发展和安全，面向数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理和数据基础设施建设，制定激励政策、优化产业布局、培育竞争主体、促进技术创新、健全产业生态，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥政府作用，促进数据企业成长，为培育全国一体化数据市场、发展新质生产力、塑造发展新动能新优势提供有力支撑。到2029年，数据产业规模年均复合增长率超过15%，数据产业结构明显优化，数据技术创新能力跻身世界先进行列，数据产品和服务供给能力大幅提升，催生一批数智应用新产品新服务新业态，涌现一批具有国际竞争力的数据企业，数据产业综合实力显著增强，区域聚集和协同发展格局基本形成。
(0)健全数据流通利用服务体系。鼓励探索多元化数据流通利用方式，发展数据经纪、数据托管等新业态、新模式，提升数据流通效率。在国家数据分类分级保护制度框架下，推动建立跨主体数据流通技术标准，适度超前布局数据流通利用基础设施。推动行业主管部门制定完善行业数据标准规范，推进元数据、主数据等基础性、通用性数据标准建设。鼓励专业机构提供企业数据治理和质量评价服务，促进提升数据资源质量。鼓励企业强化数据治理、产品开发、价值挖掘和应用创新，积极开展数据资源入表，推动数据资产合规利用、规范管理。健全数据资源价值评估服务体系，探索数据资源化、产品化、价值化、资产化的可行路径。
(0)主持人：我记得一年前人们谈论模型商品化时，你认为这是有争议的，但现在这不再有争议了。这种情况正在发生，你关注这一点是明智的。Aravind Srinivas: 顺便说一句，我们从模型商品化中受益匪浅，但我们还需要为付费用户提供一些额外的价值，比如一个更高级的研究代理，能够进行多步推理，进行15分钟的搜索，并给出分析类型的答案。所有这些都将保留在产品中，不会有任何变化。但免费用户每天提出的1万亿个问题需要快速回答，这些必须保持免费。这意味着我们需要找到一种方法，使这些免费流量也能够货币化。
(0)数字化转型是应对挑战的“必备武器”，。数字化转型不仅是个人发展的机遇，也是应对未来挑战的必备武器。随着全球化的不断深入和科技的迅猛发展，我们面临着许多前所未有的挑战，如气候变化、资源短缺、网络安全等。在应对这些挑战的过程中，数字化技术发挥着至关重要的作用。例如，在应对气候变化方面，数字化技术可以帮助我们更好地监测和分析环境数据，制定科学的应对策略。通过物联网技术，我们可以实现对能源的智能管理和优化配置，提高能源利用效率，减少碳排放。在网络安全方面，掌握数字化知识和技能，能够让我们更好地防范网络攻击、保护个人隐私和数据安全。只有实现了数字化转型，个人才能在面对这些挑战时，具备足够的应对能力和竞争力。总之，2025年个人必须要实现数字化转型，这是时代发展的必然要求，也是个人实现自身价值、提升生活质量、参与社会建设的必要途径。面对数字化转型的浪潮，我们不应退缩，而应积极拥抱变化，努力提升自己的数字化素养和技能。只有这样，我们才能在这场变革中立于不败之地，开创属于自己的美好未来。 KING-81112
(0)具身AI，网络空间，物理世界，多模态大型模型，世界模型，智能体，机器人学I. 引言 具身AI最初由艾伦·图灵在1950年提出的图灵测试提出[1]，旨在确定智能体是否能够展示不仅仅是在虚拟环境中解决抽象问题（网络空间1），而且也能够导航物理世界的复杂性和不可预测性。图1 展示了谷歌学术上关于具身AI主题的搜索结果。垂直轴和水平轴分别表示出版物数量和年份。自2023年MLMs的突破以来，出版物呈指数级增长。网络空间中的智能体通常被称为无体AI，而物理空间中的智能体则是具身AI（表I）。最近在多模态大型模型（MLMs）方面的进步，为具身模型注入了强大的感知、交互和规划能力，以开发通用的具身智能体和机器人，它们积极地与虚拟和物理环境进行交互[2]。因此，具身智能体被广泛认为是MLMs的最佳载体。最近的代表性具身模型是RT-2 [3]和RT-H [4]。然而，当前MLMs在长期记忆能力、理解复杂意图以及复杂任务分解方面的能力是有限的。为了实现通用人工智能（AGI），具身AI的发展是一条基本途径。与像ChatGPT [5]这样的对话智能体不同，具身AI认为通过控制物理体现并与模拟和物理环境进行交互，可以实现真正的AGI [6]–[8]。随着我们站在AGI驱动创新的前沿，深入探索具身AI领域，解开它们的复杂性，评估它们当前的发展阶段，并思考它们未来可能遵循的潜在轨迹至关重要。如今，具身AI包含了计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和机器人技术等各种关键技术，最具代表性的是具身感知、具身交互、具身智能体和仿真到现实机器人控制。因此，通过全面调查捕捉具身AI的不断发展的景观，以追求AGI是至关重要的。具身智能体是具身AI最突出的基础。对于一个具身任务，具身智能体必须充分理解语言指令中的人类意图，积极探索周围环境，全面感知来自虚拟和物理环境的多模态元素，并为复杂任务执行适当的行动[12]，[13]，如图2所示。多模态模型的快速发展在复杂环境中展示了优越的多功能性、灵活性和泛化能力，与传统的深度强化学习方法相比。最先进的视觉编码器[14]，[15]提供的预训练视觉表示提供精确的对象类别、姿态和几何形状估计，使具身模型能够彻底感知复杂和动态的环境。功能强大的大型语言模型（LLMs）使机器人更好地理解来自人类的语言指令。有希望的MLMs为对齐来自具身机器人的视觉和语言表示提供了可行的方法。世界模型[16]，[17]展示了显著的模拟能力和对物理法则的理解，使具身模型能够全面理解物理和真实环境。这些创新使具身智能体能够全面感知复杂环境，自然地与人类交互，并可靠地执行任务。具身AI的进步已经取得了快速发展，在研究社区中引起了显著关注（图1），并被认为是实现AGI的最可行路径。谷歌学术报告称，具身AI出版物的数量很大，仅在2023年就有大约10700篇论文发表。这相当于平均每天29篇论文或每小时超过一篇论文。尽管对从MLMs中获取强大的感知和推理能力非常感兴趣，但研究社区缺乏一个全面的调查，可以帮助整理现有的具身AI研究、面临的挑战以及未来的研究方向。作者：张长旺
(0)······科学的本质是探索和验证自然规律——其具有普遍性、经验性、逻辑性、可验证性等特征，同时极具科学的挑战：信息超载、跨学科合作、可重复性危机以及由此导致的科学停滞！ [太阳][鼓掌][加油][玫瑰][爱心][耶][合十]
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