Urmăriți tendința globală de evoluție tehnologică și captați oportunitatea dezvoltării inteligenței încarnate

Inteligenta incorporata este un sistem inteligent care integreaza perceptia, cognitia, luarea deciziilor si actiunea prin interactiunea în timp real între entitatile fizice si mediu, acoperind diverse forme, cum ar fi robotii umanoizi, robotii bionici si sistemele de mediu încorporate. În prezent, inteligenta incorporata se dezvolta constant prin interactiunea repetata cu mediul, îmbunatatind în mod semnificativ capacitatea de luare a deciziilor cognitive si performanta practica ontologica, accelerând astfel evolutia sa catre o inteligenta mai autonomă si generala, aplicabila într-o varietate de scenarii. Întelegerea corecta a tendintelor globale de inovatie tehnologica în domeniul inteligentei incorporate si raspunderea activa la provocarile profunde sunt de o importanta deosebita pentru a exploata oportunitatile si a câstiga initiativa în cadrul noii runde de transformare industriala.

　　Dezvoltarea globala a tehnologiei inteligentei incorporate evidenteaza cinci tendinte majore

În prezent, tehnologia globală de inteligență incorporată evidențiază o tendință accelerată de evoluție, cu progrese în cinci dimensiuni: percepție-interacțiune, luare de decizii-cunoaștere, control-execuție, fuziune de date între domeniul virtual și cel real, precum și integrare sistemică, care conduc inteligența incorporată de la laborator la aplicații la scară largă.

Unul dintre aspecte este încorporarea modelelor lumii și tranziția interacțiunii perceptive. Condusă de modelul lumii și de tehnologia perceptivă multimodală, inteligența corporalizată a îmbunătățit în mod semnificativ capacitatea sa de a înțelege și de a interacționa cu mediile fizice, realizând o schimbare de paradigmă de la «răspuns la stimul» la «luarea deciziilor prin deducție» și de la restructurarea datelor la înțelegerea tiparelor. Meta a lansat modelul lumii V-JEPA2, care poate prezice consecințele diferitelor comportamente și le poate ordona în funcție de obiectivele stabilite, îmbunătățind în mod considerabil acuratețea acțiunilor. Universitatea din Beijing a propus arhitectura modelului multi-senzorial de limbaj și acțiune MLA, care introduce o modalitate multi-senzorială completă și oferă o bază mai fiabilă pentru luarea deciziilor prin integrarea semnalelor eterogene.

În al doilea rând, există o tendință de tip end-to-end și o schimbare de paradigmă în luarea deciziilor. Arhitectura ierarhică de luare a deciziilor pentru inteligența incorporată „creier + cerebel” s-a maturizat și este din ce în ce mai frecvent aplicată; modelul end-to-end, datorită avantajelor sale de acoperire largă, latență scăzută, autonomie ridicată și colaborare puternică, a demonstrat un potențial remarcabil în explorarea inteligenței incorporate către generalizare universală. Robotica Gemini a Google DeepMind se bazează pe o arhitectură VLA end-to-end și are o excelentă capacitate de generalizare trans-ontologică; modelul DOBOT-VLA, dezvoltat independent de Yuejiang din China, integrează capacitățile vizuale, lingvistice și de control, fiind optimizat prin învățare prin întărire în medii reale. Echipat cu robotul umanoid ATOM, acesta a atins producția în masă în 2025 și poate îndeplini sarcini complexe, cum ar fi mersul, echilibrarea dinamică și asamblarea precisă.

În al treilea rând, progresele în materialele flexibile au condus la apariția capacității de auto-reparare. Revoluția materialelor conduce evoluția inteligenței încarnate de la «capătul rigid de execuție» la «ontologia adaptării inteligente». Senzorii tactili asemănători pielii și pielea electronică permit inteligenței încarnate să perceapă mediul cu o sensibilitate foarte ridicată, în timp ce structura flexibilă biomimetică conferă formelor de viață inteligente încarnate capacități de mișcare multimodale, cum ar fi târârea, rostogolirea și peristaltismul, adaptându-se eficient și extinzând astfel scenariile de aplicație. Materialele capabile de auto-reparare realizează progrese active în domeniul auto-reparării. După deteriorarea corpului, acestea pot realiza o recombinație reversibilă a legăturilor chimice sub acțiunea luminii și a căldurii. Ele integrează funcții de detectare a deteriorărilor, localizare a acestora și auto-reparare, îmbunătățind în mod semnificativ durabilitatea și fiabilitatea inteligenței încarnate în medii complexe și severe, asigurând o funcționare autonomă pe termen lung.

Al patrulea aspect este integrarea datelor virtuale și reale, precum și unificarea standardelor de date. Costul ridicat și dimensiunea redusă a colectării de date din mașini reale, împreună cu capacitatea slabă de generalizare în medii nevăzute anterior, au devenit bariere în dezvoltarea inteligenței corporale. Sursa de date generative este un mediu de simulare creat pe baza unui model mare, având un volum mare și un grad ridicat de structurare, care poate acoperi decalajul de date la un cost scăzut. În combinație cu constrângerile legilor fizice și cu paradigmele mixte de date, și calibrat cu date provenite de la mașini reale, acesta poate reduce semnificativ decalajul dintre simulare și realitate. Întreprinderea națională 51Sim a acumulat scenarii end-to-end pentru conducerea asistată și date sintetizate pe baza platformei Nvidia, utilizate cu succes pentru antrenarea roboților în scenarii complexe, cum ar fi porturile și minele. Platforma "Dome DOME" unifică interfețele de date și specificațiile de format, elimină izolarea datelor, creează un limbaj universal pentru industrie și promovează eficient interoperabilitatea între scenarii diferite și furnizarea de date de înaltă calitate.

Al cincilea obiectiv este de a realiza o colaborare eterogenă și de a construi o bază sigură. Decuplarea software-hardware și integrarea modulară stimulează accelerarea sistemelor de operare inteligente încorporate, pentru a atinge compatibilitatea transontologică și colaborarea eterogenă. Arhitectura OpenRMF unifică «regulile de trafic» și «limbajul de comunicare» al roboților, permițând operațiuni collaborative între clustere de mașini eterogene; OM1, lansat de OpenMind, susține dezvoltarea „plug and play” și transontologică a API-urilor principalelor modele mari. Integrarea sistemului consolidează baza proiectului, asigurând siguranța, credibilitatea și respectarea constrângerilor fundamentale. Antrenamentul adversarial, confidențialitatea diferențială și alte tehnologii de calcul privind confidențialitatea permit colaborarea între instituții fără divulgarea datelor brute, construind un sistem activ și sigur de apărare în profunzime pentru aplicațiile la scară largă ale inteligenței încorporate.

　　Aplica mai multe măsuri pentru a consolida competitivitatea Chinei în domeniul inteligenței încorporate

În prezent, inteligența încorporată din China se află într-o etapă critică de coordonare a progreselor tehnologice, introducerii industriale și dezvoltării ecosistemului. Localizarea componentelor hardware esențiale s-a accelerat, iar performanța modelelor mari s-a îmbunătățit semnificativ. Puterea de calcul internă poate rula eficient modele complexe, iar în unele domenii s-au format deja capacități preliminare de aplicație. Totuși, pe măsură ce competiția internațională devine din ce în ce mai acerbă, provocările profunde legate de inteligența încorporată nu pot fi ignorate.

În primul rând, trebuie îmbunătățită controlabilitatea autonomă a componentelor esențiale, deoarece există o dependență externă ridicată față de motoarele servo, reductoare și senzorii de înaltă performanță. Autonomia sistemului energetic este insuficientă, iar capacitatea de dezvoltare independentă completă (full stack) prezintă încă puncte slabe; În al doilea rând, sistemul de standarde și ecosistemul industrial necesită îmbunătățiri, datorită interfețelor hardware neuniforme, protocoalelor de comunicație neconforme și standardelor de compatibilitate software nesincronizate, prezenței răspândite a izolărilor de date (data silos), influenței limitate a comunităților open source și ofertei insuficiente de date interactive de înaltă calitate; În al treilea rând, sistemul de guvernanță în domeniul securității necesită îmbunătățiri, iar stabilirea responsabilității în cazul accidentelor implicând sisteme autonome rămâne dificilă. Colectarea continuă a datelor sensibile poate genera ușor riscuri precum scurgeri de date și încălcări ale confidențialității, iar mecanismul de încredere pentru colaborarea transinstituțională trebuie consolidat.

În fața provocărilor de mai sus, China ar trebui să profite de perioada de dezvoltare favorabilă, să pună inovația independentă în centrul eforturilor, să înceapă cu elaborarea standardelor și să considere guvernanța în domeniul siguranței ca linie de bază, accelerând astfel formarea unui ecosistem industrial inteligent integrat și oferind un impuls puternic dezvoltării unei noi productivități de calitate și construirii unei țări tehnologice puternice.

Unul dintre obiective este consolidarea structurii forțelor tehnologice strategice și întărirea bazei inovației independente. În baza noului sistem național, vom consolida capacitatea strategică științifică și tehnologică a laboratoarelor naționale cheie din domeniul inteligenței încorporate și vom desfășura cercetări științifice organizate în direcții de vârf, cum ar fi modelul de fuziune a celor trei domenii „fizică-informație-cunoaștere”, arhitectura decizională end-to-end și materialele flexibile biomimetice. Vom adânci integrarea industriei, învățământului superior și cercetării, condusă de întreprinderi, vom sprijini întreprinderile tehnologice de top să inițieze consorții de inovare, să concentreze resursele avantajoase pentru depășirea blocajelor legate de localizarea componentelor cheie — cum ar fi motoarele servo, reductoarele și șuruburile cu role planetare — și să conecteze întreaga lanță „cercetare fundamentală – dezvoltare tehnologică – aplicație industrială”, depășind astfel constrângerile dezvoltării industriale la nivelul sursei.

Al doilea obiectiv este construirea unui ecosistem industrial deschis și colaborativ, care să conducă dezvoltarea de înaltă calitate prin standarde ridicate. Se va accelera dezvoltarea interfețelor hardware transsectoriale, a protocoalelor de comunicare și a standardelor de compatibilitate software, precum și promovarea unor software-uri de bază independente și controlabile, cum ar fi sistemele de operare și middleware-ul. Se va explora înființarea unor entități de nivel înalt pentru agregarea și guvernanța datelor, se vor elabora standarde pentru colectarea și etichetarea datelor multimodale, se vor crea benchmark-uri de simulare și platforme de date deschise pentru scenarii cheie, cum ar fi fabricația inteligentă și operațiunile cu risc ridicat, iar barierele privind circulația datelor vor fi eliminate. Se va sprijini activ dezvoltarea unui ecosistem local open source, se vor încuraja universitățile, institutele de cercetare și întreprinderile să creeze împreună sisteme de partajare a puterii de calcul pentru algoritmi, se vor reduce barierele de cercetare și dezvoltare, se va accelera iterarea tehnologică și se va conduce îmbunătățirea calității industriale prin standardizare de înalt nivel și open source.

Al treilea aspect este de a stabili un sistem solid de guvernanță în domeniul securității și de a consolida bazele pentru un dezvoltare de încredere. Se va construi un mecanism ierarhic de protecție care acoperă algoritmii, datele și securitatea fizică, clarificând granițele drepturilor și responsabilităților tuturor părților implicate în producție, utilizare, furnizarea de algoritmi și supraveghere. Cercetare prospectivă privind stabilirea răspunderii în cazul accidentelor, colaborarea transinstituțională și regulile de guvernanță bazate pe încredere reciprocă, precum și ghidurile de securitate și etică pentru comportamente specifice, cum ar fi navigarea, colaborarea în grup și altele. Se vor explora modele reglementare incluzive și prudente, se vor efectua evaluări de etică și securitate pe întreaga durată de viață, se vor institui sisteme proactive și robuste de apărare în profunzime și se vor oferi garanții instituționale pentru implementarea la scară largă și dezvoltarea sănătoasă pe termen lung a inteligenței încorporate.