BEIJING, April 13 (TMTPOST)— The 【【微信】】ine content website Zhihu rushed into the artificial intelligence (AI) race that is heating up despite increasing regulation.

Source: Visual China

Zhihu unveiled Zhihaitu AI, a large language model (LLM) co-de【【微信】】, a Beijing startup engaged on AI models. Zhou Yuan, the founder and CEO of Zhihu, announced to start the internal testing of the first LLM of his company on Thursday. Test is set to center on Zhihu Hot List, which will function as a source for the model to fetch, organize and aggregate the useful content to reply users for their answers with an outline.

"During the testing, the LLM de【【微信】】el Best under the scenario of Zhihu Hot List has deli【【微信】】nce as GPT-4," Zeng Guoyang, the cofounder and Chief Technology Officer (CTO) of Model Best, compared Zhihaitu AI with the latest 【【微信】】loped by OpenAI, the company behind ChatGPT.  In the future, Zhihu will expand a【【微信】】 AI LLM application, Zeng said at a release e【【微信】】. Zhihaitu AI was trained on Model Best’【【微信】】. The model is the better than any other LLMs to process Chinese language based on our e【【微信】】, Li Dahai, partner and CTO of Zhihu, introduced. He added all the founding members of the model came from the Natural Language Processing and Computational Social Science Lab, Tsinghua Uni【【微信】】.

Zhihu’s launch came days after three Chinese tech giants intensify the AI race. Alibaba announced on Tuesday to integrate its own LLM Tongyi 【【微信】】pany’【【微信】】ployed on DingTalk, an enterprise communication and collaboration platform, and the smart speaker Tmall Genie. Lark Suite, an enterprise collaboration platform created by TikTok parent ByteDance, was said the same day to roll out an intelligent assistant named My AI, without definite timetable about its public test and launch. The product can help users to automatically summarize meeting minutes, creating reports, impro【【微信】】omplete the unfinished writing; moreover, 【【微信】】 users for automatic schedule creating and search in the knowledge base inside by means of dialogue.

Tuesday also saw a draft for a new regulation on AI-based generati【【微信】】s, the first of the kind in China since the launch of ChatGPT last No【【微信】】. The Cyberspace Administration of China (CAC) re【【微信】】er generative AI services to take steps to a【【微信】】nformation for the content generated by such AI ser【【微信】】ccurate, according to the draft. Pro【【微信】】ng programmable interfaces to support generati【【微信】】e responsibility as the creator of the content produced by the product, and they ha【【微信】】nformation if their possessions in【【微信】】quo; 【【微信】】.

A day prior to CAC’【【微信】】, SenseTime, the leading AI software company in China, just rolled out a range of AI-powered tools, including the ChatGPT-like SenseChat. The chatbot, as a 180-billion parameter Chinese LLM, is built on the latest 【【微信】】’【【微信】】, which has been de【【微信】】. Besides multiple rounds dialogues with users, the bot also can be used to create contents, analyze sentiments, generate images, and script computer codes.

Robot潮声④丨专访中科院沈阳自动化研究所副所长刘连庆：机器人技术产业化需政府和资本打“组合拳”

　　编者按：1977年，彼时还默默无名的乔治・卢卡斯携《星球大战》一炮而红，电影中忠诚勇敢的机器人――R2-D2让全美乃至全球的观众第一次对机器人有了具体而微的印象，在那个互联网还没有普及的年代，人类似乎听到了来自未来的“心跳”。

　　在各种数字化、智能化技术层出不穷的今天，机器人变得更加普及，其角色与含义也愈加丰富。千行百业的数字化浪潮中都会出现他们的身影。与此同时，由于机器人背后有着多种学科的交叉，其产业发展仍受制于技术研发水平、产业链上下游成熟度乃至于国际局势的影响，在不远的未来，全球机器人产业又将呈现出怎样的图景？

　　为此，21世纪经济报道策划了“Robot潮声”系列报道，我们将从工业、医疗、家庭等各种场景出发，拆解当代机器人产业发展的密码。希望为行业提供一种独特的理解机器人产业的视角。

　　21世纪经济报道记者张梓桐实习生曾悦上海报道

　　随着我国数字化发展进程提速，机器人产业正迎来创新发展、升级迭代的重要机遇。近年来，我国机器人产业发展迈上新台阶，《中国机器人产业发展报告(2022年)》显示，2022年我国机器人市场规模将达到174亿美元，五年年均增长率高达22%，我国已成为全球机器人最大的应用市场。

　　2022年，工业和信息化部和国家发展改革委、科技部等15个部门联合印发了《“十四五”机器人产业发展规划》(以下简称《规划》)。《规划》提出，到2025年我国成为全球机器人技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地。

　　日前，ChatGPT引发AI浪潮，其对机器人产业有何影响？当下我国机器人产业发展现状如何？在人形机器人、微纳米机器人领域面临着哪些技术难点？围绕机器人产业产学研用相关话题，21世纪经济报道记者采访了中科院沈阳自动化研究所副所长刘连庆。

　　ChatGPT与实体机器人

　　《21世纪》：你怎么看待ChatGPT在机器人行业之中的应用？

　　刘连庆：ChatGPT―4现在还只是利用信息世界的知识并通过显示屏或者语音作用于现实世界。但它要想有更广泛的影响，或者马上形成一个非常大的产业还是得作用于现实世界，或者和物理实体也就是机器人结合起来，这样它就能够把很多信息的知识运用起来。

　　《21世纪》：智能汽车发展走向“机器人”化，特斯拉也不断推出人形机器人产品，你认为人形机器人产品形态的优势在什么地方？

　　刘连庆：人形机器人这个事并没有完全统一的观点，有专家认为机器人为什么一定要人形？我们现在已经发现轮子肯定比人腿跑得快，效率高，那为啥非得用俩腿的在那跑，而不是用带轮子的？

　　但是一个核心观点是地球上所有已有的建筑物或者器具，设备都是以人为中心建的，如果人形机器人做出来了，它就能马上融入社会，什么东西都可以适应，这可能对于人形机器人来讲比较重要。

　　《21世纪》：我国人形机器人产品在四肢触控和在关节电机的触控方面，还有哪些差距？

　　刘连庆：机器人分为体能、智能和技能这3个能力。体能方面又分两个路线，一个是液压，一个是电驱。

　　液压方面我国差距较大，例如行业龙头波士顿动力的能力是几十年磨一剑磨出来的，它们拥有高爆发力，只有波斯顿动力的机器人才能翻跟头。

　　电动方面，特斯拉发布的人形机器人走路还比较慢，但是迭代速度很快。从电驱角度来看，国内厂商与特斯拉的差距并不别远。但核心问题在于特斯拉人形机器人用了新型的球形电机和磁线电机，这个球形电机和磁线电机我国也在做，但是性能、速度率还有差距，但没有代际差距。所以体能液压的咱干不过别人，电动咱们跟别人没有这个代际差距，但是它是新型的驱动。

　　微纳检测研究是“卡脖子”难题

　　《21世纪》：能介绍一下目前贵研究所在微纳这一块最新的研究成果和技术难点吗？

　　刘连庆：微纳机器人有两种，一种是特别小的，像进入到人体里面看病、载药的，这种叫微纳机器人。还有一种机器人很大，但是干的活很小，比如推动一个碳纳米管，就是微纳操作机器人。

　　微纳机器人目前主要涉及驱动能源、集群控制、安全性评价三个问题。微纳机器人全世界各地现在做的比较多都是小动物，比如老鼠，像小兔子、猪都很少，因为目前微纳机器人主要受能源限制，能源供给是个大问题，它进到人体里面不可能脱线，也不可能带电池，所以一般都是用磁场驱动，但磁场的强度随距离呈平方关系往下降，磁场降得非常快，所以要想做大动作时，就需要一个非常强的磁场，因此磁场的建模、设计都是一个很难的问题，所以怎样驱动能源获取是一个比较大的问题。

　　第二个问题是怎样做集群控制，单个的微纳机器人进到人体之后载药量肯定不够，你得用一大群，就跟鸟群似的一下飞过去，因此怎样做集群控制也是未来需要突破的。

　　第三个问题就是安全性评价，这一大群东西是不是完全都是可降解的？做人体、动物实验，大部分都是消化道实验，消化道不像血液，是个外表皮毛，也没有什么很强的免疫反应。因此真正的微纳机器人进到人体之后，它的生物兼容度怎么样，可降解性怎么样，就是材料的安全评价问题。

　　如果从解决卡脖子的角度来讲，微纳操作机器人非常重要，因为一旦涉及到微纳操作，肯定就涉及到微纳检测，而测量的精度要比制造的精度高一个量级。

　　比如半导体的EUV光刻机需要透镜，透镜要达到十几个p的光滑度，如果它的光滑度是纳米级的话，要聚六七次焦才能把EUV最后打在光刻胶上投射出来，假如每一次粗糙度达不到，它每一次能量耗散能达到 70% 左右，最后光的能量就没有了，所以它对面型的加工精度要求很高，但是要想加工出来这么高的粗糙度，就要首先能检测。

　　一旦涉及到检测就会发现美国现在之所以这么厉害，是因为80%的半导体检测设备都是美国公司，或者美国能够控制它，所以它把检测设备一关，三星、台积电、欧洲公司都不灵。

　　研究微纳操作机器人，这里面涉及到超精密驱动、超精密检测、超精密控制，我们应该抓紧下大力气把这些东西好好研究，在半导体制造、武器制造里面微纳操控的例子非常多，咱们这边没有突破的地方还是挺多的。

　　技术产业化需要政府和资本打出“组合拳”

　　《21世纪》：目前我国工业机器人行业总体发展情况如何？

　　刘连庆：首先，国产机器人逐渐进入高端应用领域，其次，高端机器人的空心化问题得到显著缓解，国产机器人的核心零部件已经逐渐地走进高端机器人的行列。

　　以前咱们的机器人只能用来搬运马舵，现在咱们也有医疗机械臂，能用在给人做手术上，国产的机器人也用到了汽车产线、航空航天制造上，这都是高端应用。

　　解决完高端化的问题还要解决空心化问题，以前我国高端机器人里面用的核心部件主要依赖进口，比如一个中国品牌的高端机器人扒开一看，电机是日本的，减速器又是德国的，这还需要补足，但现在国产核心零部件性能也在慢慢追赶上来。

　　《21世纪》：你认为目前在机器人技术产业化的过程当中有什么堵点或者挑战？

　　刘连庆：现在中国的资本还是比较活跃的，但是资本有多长时间的耐心并不确定。实际上很多高校也做了产业化尝试，但他们的压力在于实验室里面的东西最后能不能进行产业化，这里面有很多不是科学能解决的。

　　以工业机器人的减速器为例，减速器的基本原理、科学问题我国都解决得挺好，但为什么国内减速器的质量不如国外？

　　这里面是一个工艺摸索的问题，进入工艺摸索的阶段它的创新价值就低了，但是它的商业价值也不高，中间有一个低谷期，这个时候怎样让它从低谷划过去，走到经济价值比较高，但是创新价值不太高的地步，我觉得中间还需要政府和金融资本结合起来打一个组合拳支持一下。

　　《21世纪》：国家机器人标准化技术委员会未来总体的工作重点是什么？

　　刘连庆：我们的重点是解决打架的问题，举个例子，扫地机器人，我认为它是机器人，家电委员会认为这是家用电器不是机器人，那么这个标准到底让谁做？

　　有的时候机器人学科交叉、掰扯不清，所以成立国家机器人标准化技术委员会相当于发挥协调作用，因为国家机器人标准化总体组TC591是由机器人标委会、家电标委会、船舶标委会、飞行器标准会等等组合起来的，当大家出现标准的归口不清楚的问题时，就可以发挥协调作用。

　　做目标导向性的基础研究

　　《21世纪》：2022年沈阳自动化所推进了国家重点实验室重组工作，在规模、研究分类、项目的申报和研发，以及科研成果的推广和应用等方面，与之前研究所的规划相比有什么样的不同？

　　刘连庆：第一个不同是人员规模扩大，以前只有70多人，现在扩展扩大到150-200人。第二个要做目标导向性的基础研究和建制化的基础研究。以前的基础研究是科学家根据个人兴趣来，现在叫目标导向性，还是要找到国家的需求。

　　现在科学院有两个动态清单，一个清单是国家重大需求清单，一个清单是基础科学问题清单，我们是找两个清单的交叉点，做两个清单交叉处的科学。

　　建制化就是融通上下游，因为虽然只做前端，但是要真正变成国家需求肯定得找到比较明确的应用，我们与多家央企签了战略合作协议，将他们需要机器人智能制造光电信息的地方与我们连通起来。

　　中科院沈阳自动化研究所还有国家机器人创新中心，从国家重点实验室做完前端的基础问题，在国家机器人创新中心把成熟度进行进一步的提升，然后国家机器人创新中心做一个接口，直接辐射行业，将这条线打通，这也是我们现在正在积极推行的。

（文章来源：21世纪经济报道）