1、福布斯：2025年人工智能（AI）的十大趋势

美国《福布斯》日前刊登题为《人人都必须为2025年的十大人工智能趋势做好准备》的文章，作者为未来学家伯纳德·马尔。文章深入剖析了2025年人工智能（AI）的十大趋势，这些趋势不仅预示着技术的不断进步，也反映了人类社会在面对科技变革时的适应与挑战。

毫无疑问，人工智能仍将是2025年最受关注的技术。从会议室到教室、从医院到家中，人工智能只会越来越深入地融入我们的生活。

随着人工智能影响力的增强，解决人工智能对人类和社会影响的伦理问题的紧迫性也在增强。许多问题仍未得到解答--它将如何影响就业?它会取代人类的创造力吗?在数字时代，为算法提供数据需要获取的个人信息越来越多，这意味着什么?

2025年我们可能会开始回答其中的一些问题。这一年我们也很可能取得更多仅仅在几年前看起来似乎仍遥不可及的令人难以置信的突破。所以下面我就来梳理一下我认为未来一年围绕人工智能和自动化问题的最热门话题和谈论点。

▍趋势一：增强型工作

今年，几乎所有主要的软件工具都在匆忙整合生成式人工智能功能。谁都不愿意错过这次上船的机会。2025年，我预计，人类将更多地考虑如何与人工智能携手合作，扩展我们的技术能力，同时腾出时间把我们的创造性和人际交往技能应用到机器仍然无法管理的工作中，这不是简单地把聊天机器人添加到所有领域，而是未来一年智能企业开始利用人工智能创造真正价值的方式。

▍趋势二：实时自动决策

随着企业开始从战略上应对利用人工智能的挑战，那些拥有更加成熟的人工智能战略的企业将走向整个业务流程的端对端自动化。这很可能发生在物流、客户支持和营销领域，算法将在这些领域进行决策，比如如何管理库存和如何以最小的人为干预回应客户问询。这将带来更高的效率和对变化中的客户习惯与市场状况更快的反应速度。

▍趋势三：“负责任”的人工智能

在2025年，人们将日益意识到以一种合平伦理、安全、透明、可靠和尊重知识产权的方式开发和部署人工智能的重要性。虽然这其中有部分将由立法推动(后文有更多涉及)，但人们也,越来越意识到不负责任地使用人工智能可能造成的危害。许多人现在意识到人工智能偏见和幻觉的危险，并明白要将这种危险降到最低需要人类协同一致的努力。选择无视这一点或走捷径的企业在2025年可能会被曝光、遭遇监管机构的压力和顾客的抛弃。

▍趋势四：文生视频与新一代语音助手

想象一下:你可以仅仅写出一部电影的主要情节，或是一段视频的一个小片段，然后，整个视频就会在你眼前真实播放出来。想想ChatGPT(聊天生成预训练转换器)，只不过生成的是活动的图像。OpenAI公司今年利用其Sora(“天空”)模型展示了这一概念，2025年它可能会开始投入使用。虽然我不认为人们马上能根据提示创作出让迪士尼公司失去收入的电影，但这是令人着迷的一瞥，可以让人看到，在不久的将来人工智能将走向何方，以及它可能具备的能力。

▍趋势五：人工智能立法和监管更加完善

人工智能语音助手(想想Siri或Alexa)多年来已经成为我们生活中的一部分，但传统上他们的对话能力非常有限。今年，OpenAl为ChatGPT展示了一种新的“可中断"的先进语音模式，能够进行与人类对话高度类似的对话。而谷歌已经开始将Gemini (“双子座”"人工智能模型)聊天机器人整合到移动设备中，取代现在已经过时的"Hey Google"功能。我认为，2025年，我们将看到这些能力出现在越来越多的设备中，使之能够进行更自然、更有意义的语音沟通。

▍趋势六：人工智能体或将流行

可以公正地认为，迄今为止，各国政府和立法人员一直在努力应对监管人工智能的挑战。今年，欧盟和中国通过了旨在限制人工智能造成伤害可能性的法律。措施包括将“深度伪造”定为犯罪，对金融、执法等领域应用人工智能进行规范等。2025年，我们可以预期更多规定出台，重点是优先考虑人权，将发生歧视和虚假信息的可能性降至最低。

▍趋势七：“后真相”世界

我们今天看到的大多数人工智能工县都是以执行简单任务为基础，比生成文本或解读数据以作出预测，人工智能体是能够在没有得到精确指令的情况下运作的工县，它们会把无数任务串在一起，并根据所取得的结果调整自己的行为。这可以被视为实现“通用"人工智能的重要一步，它能够完成许多不同类型的任务。然而，这也让人们更加质疑人工智能监管和问责的必要性。

▍趋势八：人工智能+网络安全

2025年，整个社会将面临人工智能带来的假内容和假消息爆发式增长的重大挑战。今年在全球范围内已发生干预选举的尝试。有人说，这意味着我们已经到了一个“后真相"时代，我们不再能够相信自己的眼睛看到的一切。2025年，我预计社会将开始应对这一挑战。这一改变将由各国政府通过立法推动，同时也将在民间通过教育和让人们学会更小心地辨别呈现给他们的信息来推动。在2025年，网络攻击将继续变得越来越频繁和复杂。这意味着，人工智能系统在网络安全威胁造成严重破坏之前发现潜在漏洞、异常情况，以及让网络安全系统自动化等方面将变得更加重要。不过，这并不全是关于看不见的、位于幕后的算法。随着越来越多的威胁以网络钓鱼和社会工程攻击的形式出现，聊天机器人能通过模拟网络钓鱼教会我们如何发现威胁和避免成为受害者。

▍趋势九：量子人工智能

量子计算虽然仍处于起步阶段，但它可能给人工智能带来革命性变化。量子计算利用亚原子水平上的材料表现出的奇特性，以前所未有的速度执行某些计算任务。让算法能够以亿倍于标准计算机的速度运行，不仅仅会让人工智能变得更快，它还可能完成全新的任务，在从疫苗和医药研发到新材料和新能源的生产等领域开辟新的可能性。预计在2025年，这种令人惊叹的潜力给人们带来的兴奋将开始增长!

▍趋势十：“可持续”的人工智能

可持续人工智能包含两个因素。首先，人们越来越清楚地认识到，基于云的人工智能系统需要耗费巨大能源，我认为，我们将在数据中心看到大家齐心协力地转向可持续和可再生能源。其次，旨在提高可持续性、减少其他行业的环境足迹的人工智能应用潜力巨大。利用算法尽量减少农业用水和杀虫剂的使用，到在城市更有效地引导交通出行，以减少汽车排放造成的污染，2025年人工智能将继续让自己成为环境保护的有力工具。

文章来源：CAAI认知系统与信息处理专委会

2、塑造用于人体运动和感觉重建与增强的高性能可穿戴机器人

导语

同济大学的研究人员对可穿戴机器人进行深度研究并阐述了下一代可穿戴机器人在不同方面面临的挑战，包括运动增强和感官重建两个方面。这项工作于2月19日发表在《nature communications》上。

研究背景

大多数可穿戴机器人，如外骨骼和假肢，都可以灵巧地操作，而佩戴者不会将它们视为身体的一部分。从这个角度来看，我们认为，通过多模态融合集成环境、生理和物理信息，结合人在环控制，利用神经肌肉接口，采用柔性电子设备，以及使用生物机电一体化芯片获取和处理人机信息，都应该用于构建下一代可穿戴机器人。这些技术可以改善可穿戴机器人的体现。随着机械结构和临床培训的优化，下一代可穿戴机器人应该能更好地促进人类运动和感官的重建和增强。

研究概述

基于功能化导电聚合物的设计，研究团队设计了功能化聚苯胺基时序黏附水凝胶贴片。它可以实现心脏的同步机械生理监测和电耦合治疗，并牢固附着在心脏表面监测心脏的机械运动和电活动。

下一代可穿戴机器人的性能将利用多模态融合、人在环控制、神经肌肉接口、柔性电子和生物机电一体化芯片等突破来拓宽其应用。凭借直观的控制和本体感觉，下一代可穿戴机器人应该能更好地满足用户对运动和感觉增强和重建的需求。多模态信息的融合可以保证对环境和人类意图的感知性能。在这个以人为本的系统中，将人类置于控制回路中，可提供直观的人机交互。双向神经肌肉接口的建立可以重建感觉的神经通路。应用柔性电子设备可以处理由可穿戴机器人和人类之间的运动引起的伪影。此外，采用具有专用信息采集、传输和神经网络计算的生物机电一体化芯片将为可穿戴机器人提供快速信号处理能力。

图1：高性能可穿戴机器人的突破性技术 图片来自原文

描述了用于运动和感觉增强和重建的可穿戴机器人的各种技术（如图1）。生物机电一体化芯片可以作为信息获取和处理的中心单元，生成控制命令。神经肌肉接口和柔性电子是传感人类意图的使能技术，可以与多模态融合融合在一起。它们还提供感官反馈，将信息从机器人传递给人类，以改善代理感。人机回环控制将人类集成到可穿戴机器人的控制回路中，在训练过程中考虑人类的反应。图中，箭头表示信息流，虚线框表示构成实施例关键组成部分的技术。

下面简要介绍每个方面的技术。

1、运动增强：将机器人组件与人体集成需要考虑技术和实际方面，这在旨在增强运动功能时具有挑战性。无法感知人类状态或周围环境的变化可能会导致反应延迟或控制无效。不将人类置于控制回路中会限制机器人与人类之间的交互，并降低参与程度。为了克服将可穿戴机器人与人体集成的挑战，正在开发多模态融合和人在环控制等先进技术，以增强机器人感知环境的能力，并考虑到人类的意图。

图2：可穿戴机器人的多模态信息融合 图片来自原文

2、多模态融合：鉴于可穿戴机器人在非结构化环境中运行并与人类密切互动，仅依赖于单个传感器的信息采集是非常不明智的。因此，集成多模式传感器使可穿戴机器人能够积累和处理来自不同来源的信息，从而实现更精确、更值得信赖的运动增强。就像人类也会利用多种感觉器官来感知世界。多模态信息融合帮助可穿戴机器人感知环境，并通过多种融合方法识别人类意图，从而在运动增强操作时做出正确的决策，实现顺应性人机交互（如图2）。

图3：人在回路控制 图片来自原文

3、人在回路控制：由于可穿戴机器人被设计为以人为中心的系统，因此将人的元素纳入控制回路对于有效操作至关重要（如图3）。然而，现有的可穿戴机器人缺乏用户交互，导致用户的响应和机器人的动作之间的不匹配。这种断开阻碍了用户充分利用机器人的能力来增强他们的运动功能。人在回路控制通过考虑用户的响应（诸如肌肉活动、协同作用、代谢成本、步态对称性、用户偏好或舒适度）来迭代地更新控制器参数，旨在最小化或最大化该响应。

图4：双向神经肌肉接口 图片来自原文

4、神经肌肉接口：神经肌肉接口双向地起作用，包括感知和反馈。为了感知人体的运动意图，可以直接探测通过神经或肌肉感知神经肌肉接口。感觉反馈神经肌肉接口将有关外部环境或人体状态的信息传递给神经系统，以建立反馈回路（如图4）。感觉反馈接口对于可穿戴机器人至关重要，特别是在需要与物体进行物理交互的任务中。例如，配备有感觉反馈的假肢可以恢复截肢者失去的感知，而具有感觉反馈的外骨骼可以向穿戴者传达关于与环境的接触力的信息。

图5：用于传感和反馈的柔性电子设备 图片来自原文

5、柔性电子元件：传统的刚性传感器在测量神经肌肉信号或传递之前提到的感觉反馈时很难符合人体皮肤或内部器官，这通常会导致运动伪影和测量精度低。人在运动时，皮肤会伸展、起皱、弯曲，内脏器官会跳动，都有很大的变形。这使得传感器和人之间难以保持接触。柔性电子产品的柔软和可拉伸性质，最大限度地减少了皮肤/神经组织与柔性电子产品之间的物理和机械失配，从而可能实现高质量的界面（如图5）。

图6：用于可穿戴机器人的生物机电一体化芯片 图片来自原文

6、生物机电一体化芯片：对于可穿戴机器人来说，人类生理信号的处理涉及采集、传输和处理，而目前的个体动力和感觉受到人机接口缺陷的限制。人体生理电信号作为一种微弱信号，首先需要进行放大，以满足后续电路的电平，并处理电磁干扰、人为伪影、噪声等问题。然后，模数转换器（ADC）直接确定用于信号处理的数据是否可靠。与此同时，最新的可穿戴机器人控制和优化涉及大规模的深度学习网络，这在传统的计算硬件中是非常昂贵的（如图6）。生物机电芯片是专门为生物机电信息的采集、传输和处理而设计的，它作为可穿戴机器人的中央处理单元非常有吸引力。

研究意义

实际上，多模态融合、人在环控制、神经肌肉接口、柔性电子和生物机电一体化芯片的更广泛临床应用应该在未来十年内出现在可穿戴机器人中。所有这些技术都经过验证，并证明对运动和感觉功能障碍的人有益，例如偏瘫患者和截肢者。利用这些尖端技术的外骨骼和假肢将共同构成新一代可穿戴机器人。我们期望它们能够显著提高用户的生活质量，并为运动和感觉的增强和重建铺平道路。

参考文献：Xia H, Zhang Y, Rajabi N, Taleb F, Yang Q, Kragic D, Li Z. Shaping high-performance wearable robots for human motor and sensory reconstruction and enhancement. Nat Commun. 2024 Feb 26;15(1):1760. doi: 10.1038/s41467-024-46249-0. PMID: 38409128; PMCID: PMC10897332.

文章来源：BME康复工程分会

3、2024年机器人精密减速器与关节产业发展论坛报告(一)

[编者按] “2024年机器人精密减速器与关节产业发展论坛”将于2024年11月20日在苏州召开，论坛共邀请了本领域10位专家学者作专题报告，下面是报告清单及介绍。

2024年机器人精密减速器与关节

产业发展论坛报告清单

报告1：

陈庆盈

陈庆盈 博士，中国科学院宁波材料技术与工程研究所研究员，博士生导师。主要从事机电系统一体化设计、传感器设计、工业机器人应用技术及水下载具研制等科研工作。主持或参与国家(自然基金-联合基金、重点研发计划)、省部级及宁波市等机器人与自动化相关科研项目10余项。在机电系统与机器人相关领域RCIM、IEEE TII、IEEE ICRA等期刊/会议共发表100余篇论文(其中7篇获得机械工程学报(EI)、IEEE等国际研讨会最佳论文奖)及申请发明专利70余项(其中PCT3项)、授权30项，参与制定多维传感器国家标准，研制的协作机器人获得中国工信部特种机器人“揭榜”推进活动优秀方案奖。除此之外还担任IEEE TII客座编辑、Cobot副编辑与多场国际研讨会议程委员

一体化关节是协作/人形机器人系统的核心驱动控制单元，集成了电机、减速器、传感器及驱动控制器等相关部件，其性能好坏、配置位置与集成/控制方法将直接决定着整机的运动学、动力学与控制性能。本报告拟针对一体化关节在设计中，如何通过新型力/力矩传感器设计、多传感器动态解耦及面向控制的集成设计方法，有效提高其力矩-重量比、传感器性能、运动（位置、速度）控制精度以及柔顺运动（力矩、阻抗）控制性能，从而实现机器人驱动关节的轻量化结构、精确灵巧智能化的运动、柔顺控制和本质安全的人机交互，进行系统性的经验分享。

报告2：

丁宏钰

丁宏钰，工学博士，高级工程师，广东海洋大学硕士生导师。主要研究领域为精密减速器、机器人关节、机器人构型。主持国家自然基金1项，获中国专利优秀奖和广东省专利银奖各1项。全国减速机标准化技术委员会委员（STA/TC357），中国计算机学会智能机器人专委会执行委员。

人形机器人在工作过程中与人或环境发生交互，为了提高交互过程中机器人和人的安全性，机器人关节需要具有良好的传动透明度。报告对人形机器人关节的分类、准直器关节的概念、传动透明度研究的发展历程、传动透明度技术的研究现状、传动透明度与反向驱动关系等进行分析，指出当前传动透明度研究面临的问题，明确下一步研究的方向。

文章来源：北京精密