在 AI 时代，每个人的生活正经历着前所未有的深刻变革，用 “ Al 时代重塑生活 = 上岗 x 海量人形智能体机器人 — 下岗 x （ 文职人员 + 司机 + 医生 + 教师 + 快递员 + 产业工人 ）” 这个等式，能直观地展现其中的关键变化。在传统工作模式下，文职人员负责大量繁琐的文档处理、数据统计工作；司机穿梭于大街小巷承担运输任务；医生凭借专业知识诊断病情；教师在讲台上传授知识；快递员风雨无阻配送包裹；产业工人在生产线上忙碌作业。但随着 AI 技术的飞速发展，这些岗位正面临巨大挑战。
AI 强大的通用大模型数据处理和算力分析能力，能高效完成各类文职工作，一些重复性的文案撰写、数据整理等任务不再依赖人力。而自动驾驶技术与无人驾驶汽车及低空飞行器逐渐成熟，未来司机岗位需求可能大幅减少。医疗领域，AI 辅助诊断系统即数字人借助患者自述和固定药方等能快速分析医学病理与影像，为电子数字医生提供诊断参考，并开出药方，辅以人形机器人挑选好药品后，由低空飞行器或人形机器人直接送达到患者手中或家中。可以说，这在一定程度上可能改变传统医生的工作模式。教育行业，智能教育工具即数字人教师可提供个性化学习方案，部分简单教学任务或许能由智能设备承担。由于通用大模型能提供现成的文科与理科标准答案，学生只需在课堂上提问，语言大模型数字人教师就能给出相应的答案或者输出教义与课程内容供学生学习，故将彻底颠覆整个教育行业。 快递分拣、运输环节也不断引入 AI 技术，许多工作将由人形机器人和低空飞行器来完成配送，降低对快递员的依赖。在工业生产中，智能机器人能精准完成产业工人的重复性操作，包括搬运、分类和包装等项工作......
总之，海量（ 无数 ）人形智能体机器人正逐步走上工作岗位。它们具备高度的精准性和不知疲倦的特性，不仅可在危险、恶劣环境下工作，也能按照预设程序高效完成任务。但这并不意味着人类会被完全取代，人类独特的创造力、情感理解和复杂问题解决能力，依然是 AI 无法企及的。未来在 AI 时代，人们需要不断提升自身能力，转向更具创造性和情感交互性的工作领域，实现与 AI 的协同发展。对此，您认为呢？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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地铁+机器人：一场“双向奔赴”的效率革命。对地铁运营方而言，机器人配送并非“不务正业”，而是破解城市物流痛点的创新方案： 提升运力利用率 深圳地铁日均客流量超800万人次，但非高峰时段车厢空载率达40%。机器人可利用平峰时段运输货物，相当于为城市新增一条“隐形物流通道”。 降低人力成本 传统地铁站内配送需专人操作，而机器人可7×24小时工作，单次配送成本较人工降低65%。 优化乘客体验 通过错峰运输，减少站内货物搬运对乘客的干扰，同时机器人可爱的外观设计也成为“城市科技名片”。 对物流行业来说，这标志着“最后一公里”配送进入“立体化”时代： 突破地面交通限制 地铁网络不受天气、拥堵影响，配送时效较地面无人车提升3倍以上。 构建“云-边-端”协同体系 机器人与地铁调度系统、门店库存系统实时数据互通，实现“订单生成-路径规划-执行反馈”全流程自动化。例如，当某门店库存低于阈值时，系统自动触发机器人补货任务。 探索“共享物流”模式 未来，不同企业的机器人可共享地铁运力，通过区块链技术实现订单拆分、费用分摊，大幅降低社会物流总成本。
(0)通常，智能体可以通过两种方式实现动作规划：1) 使用预训练的具身感知和具身干预模型作为工具，通过API逐步完成任务规划指定的子任务，2) 利用VLA模型的固有能力派生动作规划。此外，动作规划器的执行结果反馈给任务规划器以调整和改进任务规划。使用API的动作：一种典型的方法是为LLMs提供各种训练有素的政策模型的定义和描述作为上下文，使它们能够理解这些工具并决定如何以及何时为特定任务调用它们[299]，[329]。此外，通过生成代码，一系列更细粒度的工具可以抽象成一个函数库以供调用，而不是直接传递子任务所需的参数给导航和抓取模型[326]。考虑到环境的不确定性，Reflexion可以进一步调整这些工具以实现更好的泛化[336]。优化这些工具可以增强智能体的鲁棒性，并且可能需要新工具来完成未知任务。DEPS在零样本学习的前提条件下，赋予LLMs各种角色设置，以学习在与环境互动时的各种技能。在随后的互动中，LLMs可以学习选择和组合这些技能以发展新技能[337]。这种分层规划范式允许智能体专注于高层次任务规划和决策，同时将特定动作执行委托给策略模型，简化了开发过程。任务规划器和动作规划器的模块化使它们能够独立开发、测试和优化，增强了系统的灵活性和可维护性。这种方法允许智能体通过调用不同的动作规划器适应各种任务和环境，并促进修改，而无需对智能体的结构进行重大更改。然而，调用外部策略模型可能会引入延迟，可能影响响应时间和效率，特别是在实时任务中。作者：张长旺
(0)国际化与品牌升级。 差异化竞争：在服务机器人领域依托中国庞大市场打磨产品，复制Shein模式（以柔性供应链快速迭代）。 文化输出：通过影视、科技展会（如世界机器人大会）传播中国机器人文化，弱化“低端制造”标签。
(0)激发数字活力，不断做强做优做大我国数字经济。 “‘进’的步伐坚实有力。” 2025年《政府工作报告》指出，“创新能力有新提升，集成电路、人工智能、量子科技等领域取得新成果”“数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达到10％左右”。 这些成果，记录下我们的奋斗足迹，映照出一幅由创新与变革共同绘就的壮丽图景。 信心和希望，正在春天里生长。
(0)AI全面普及应用时代已到来。 近年来，AI技术取得了前所未有的突破。特别是像DeepSeek这样的新兴模型，以其出色的表现和低廉的训练成本，迅速在行业内爆火。DeepSeek不仅推理能力卓越，与OpenAI的GPT-o1等世界顶级模型不相上下，而且训练成本仅为后者的千分之一左右。更重要的是，其开源特性更打破技术壁垒，让企业能以更低成本，更快速度拥抱顶级AI能力。 从消费端到产业端，AI正从“效率工具”进化为“战略核心”，AI全面普及应用时代已到来！ 虽然AI在C端和B端都有广泛应用，然而，两者对AI的使用要求却存在巨大差异。C端应用更注重便捷性、通用性和临时性，而B端应用则更关注可靠性、合规性以及与业务的深度融合。 因此，企业级AI是一项系统性工程，它要求AI技术必须能够嵌入企业的核心业务，依托高质量的数据，解决具体的业务问题，并追求长期价值，在企业运营和商业模式创新中发挥着越来越重要的作用。 企业AI，是AI 技术、AI 大模型和企业业务流程、数据深度融合的创新成果，能够充分挖掘和利用企业内部及行业核心业务数据，从而全面释放数据的价值与潜能，让企业的决策和运营更智能、更卓越，推动整个商业社会更高效。
(0)个人觉得，AI不可能完全取代的，毕竟未经审核的东西，谁都不可能直接用，试想一下，如果一份政府工作报告都可以AI，不用改了，那会多么可怕，那以后的决策呢？执行呢？思维决定一切，而AI也是人开发的…
(0)“AI将取代真人教师的大部分职能”。 在2023年秋季学期，哈佛大学讲师格雷戈里•凯斯廷（Gregory Kestin）和高级讲师凯利•米勒（Kelly Miller）进行了一项有趣的随机对照研究，比较了“真人导师主动式学习”与“AI导师”授课的效果。近200名新入学的本科生被随机分为两组，结果显示，使用AI导师的学生在学习成绩和学习效率上均优于接受传统授课的同学。 哈佛大学的格雷戈里•凯斯廷（Gregory Kestin）和凯利•米勒（Kelly Miller）进行了的这项随机对照研究，比较了AI导师与传统授课的效果。虽然结果显示，使用AI导师的学生在学习成绩和效率上均优于接受传统授课的学生，但是凯斯廷强调，AI在教育中的应用并不是为了取代传统的师生互动，而是为教学增添一种新的方式。教师的角色依然重要，他们可以通过小组讨论和面对面交流，为学生提供更丰富的学习体验。 紧随其后，莫尔豪斯学院（Morehouse College）在2024年秋季学期试点引入了5位AI助教，旨在提供个性化学习支持。项目负责人穆希纳•莫里斯（Muhsinah Morris）博士表示，未来三到五年内，每位教授都可能配备一名AI助教。这些AI助教经过特定课程训练，能够使用视觉元素解释复杂概念，并通过对话方式分解难题，既节省了教师时间，又吸引了传统环境中可能羞于求助的学生。其虚拟形象还展现了教师的个性，堪称真人教师的真正延伸。莫里斯指出，AI助教全天候支持将显著减轻教师负担。来源：麦可思研究
(0)医疗金融等多领域的深入专业能力。 在医疗领域，凭借其强大的数据挖掘和分析能力，DeepSeek能够为医生的诊断工作提供辅助。它可以对大量的医疗病历、检查报告等数据进行深度分析，从而为医生提供疾病的可能诊断方向和治疗方案建议。例如分析一位癌症患者的各项检查数据以及病史等综合信息，为医生推荐可能存在的转移风险提示以及不同治疗手段（如化疗、放疗、手术等）中出现某种副作用风险的提示等。 在金融领域，DeepSeek就像一个经验丰富的金融顾问。一方面可以对海量的金融数据进行深入研究分析，能够精准地评估投资风险。例如在分析股票市场风险时，可以依据历史数据、行业动态、宏观经济因素等多方面给予风险程度的量化评估。另一方面，还能为投资者提供专业的投资建议，投资者可以获取到不同投资资产的合理配置策略以及不同投资时间点的预期收益情况等建议，从而对自己的投资决策产生积极的参考意义。
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