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通化市(集安市、二道江区、东昌区、梅河口市、柳河县、辉南县、通化县)
马鞍山市(当涂县、和县、花山区、雨山区、博望区、含山县)
玉林市(博白县、陆川县、玉州区、北流市、福绵区、容县、兴业县)
江门市(鹤山市、江海区、蓬江区、恩平市、新会区、开平市、台山市) 中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)
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新乡市(原阳县、卫辉市、延津县、牧野区、辉县市、长垣市、新乡县、卫滨区、封丘县、红旗区、获嘉县、凤泉区)
南通市(崇川区、如皋市、通州区、海门区、启东市、海安市、如东县) 亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)
酒泉市(玉门市、金塔县、敦煌市、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、瓜州县)
香港特别行政区
上海市(杨浦区、嘉定区、虹口区、普陀区、奉贤区、崇明区、金山区、徐汇区、黄浦区、长宁区、浦东新区、闵行区、静安区、松江区、青浦区、宝山区)
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庆阳市(宁县、合水县、庆城县、西峰区、华池县、正宁县、环县、镇原县)
舟山市(岱山县、嵊泗县、定海区、普陀区)
广西壮族自治区
白城市(洮北区、镇赉县、大安市、洮南市、通榆县)
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兰州市(安宁区、榆中县、七里河区、红古区、西固区、城关区、永登县、皋兰县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
河源市(东源县、龙川县、和平县、连平县、紫金县、源城区)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、富宁县、丘北县、西畴县、砚山县、文山市、广南县、马关县)
黔东南苗族侗族自治州(黄平县、剑河县、三穗县、麻江县、施秉县、台江县、岑巩县、丹寨县、天柱县、黎平县、锦屏县、镇远县、雷山县、凯里市、从江县、榕江县)
潍坊市(昌乐县、寒亭区、寿光市、奎文区、青州市、坊子区、安丘市、昌邑市、潍城区、高密市、诸城市、临朐县)
北京市(东城区、昌平区、海淀区、大兴区、顺义区、西城区、怀柔区、房山区、平谷区、朝阳区、延庆区、石景山区、通州区、密云区、门头沟区、丰台区)
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阿坝藏族羌族自治州(汶川县、马尔康市、小金县、理县、若尔盖县、壤塘县、松潘县、阿坝县、红原县、金川县、茂县、黑水县、九寨沟县)
湛江市(廉江市、赤坎区、坡头区、雷州市、吴川市、麻章区、霞山区、徐闻县、遂溪县)
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台州市(温岭市、路桥区、天台县、玉环市、椒江区、黄岩区、临海市、仙居县、三门县)大理白族自治州(漾濞彝族自治县、洱源县、永平县、云龙县、祥云县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、大理市、南涧彝族自治县、弥渡县、宾川县、剑川县)
凉山彝族自治州(木里藏族自治县、盐源县、越西县、喜德县、美姑县、西昌市、宁南县、雷波县、会东县、昭觉县、金阳县、布拖县、会理市、冕宁县、普格县、甘洛县、德昌县) 桂林市(叠彩区、全州县、七星区、灌阳县、阳朔县、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、秀峰区、雁山区、永福县、恭城瑶族自治县、兴安县、象山区、荔浦市、灵川县、临桂区)
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忻州市(原平市、河曲县、保德县、五寨县、宁武县、岢岚县、定襄县、代县、静乐县、五台县、偏关县、神池县、繁峙县、忻府区)
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柳州市(柳江区、三江侗族自治县、融安县、柳城县、融水苗族自治县、城中区、柳南区、鹿寨县、鱼峰区、柳北区)
澳门特别行政区
湖州市(安吉县、吴兴区、长兴县、德清县、南浔区)
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仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
春日的北京,一场充满未来感的马拉松赛事吸引了众人的目光——全球首个人形机器人半程马拉松赛在21.0975公里的赛道上展开角逐,20支机器人队伍参赛。无论这些钢铁之躯是蹒跚学步还是稳步疾行,必须承认的事实是:它们的每一步都闪烁着人类智慧的火花。
此后,科研人员以人类自身为蓝本不断精进——本世纪初,日本本田公司发布的阿西莫机器人实现了上下楼梯;2013年,美国波士顿动力公司发布的人形机器人Atlas运动能力惊人,在跑步机上健步如飞,还能跳跃、旋转、翻滚;2022年,美国发布人形机器人擎天柱,可以在汽车工厂搬运箱子、抓取金属棒等。
人形机器人主要由“大脑”“小脑”和“本体”三部分协同支配。以让人形机器人拿起某个东西为例——要拆解指令、识别环境、规划路径,就要求“大脑”具备多层级决策能力;要完成走、拿、递等具体动作,则需“小脑”精准控制。
AI大模型的问世,让人形机器人拥有了性能更好的“大脑”。“更好”体现在哪呢?此前的人形机器人像一个“提线木偶”,依赖“预先编好的程序”或单一功能的AI,应用场景受限;而大模型的出现让人形机器人加速增长智慧,开始“读懂”环境,能有一定程度的自主决策交互,拓宽了应用场景。
不过,当前限制人形机器人发展最大的瓶颈仍是“大脑”——软件方面,面向跨场景的高质量、大规模数据比较缺失;硬件方面,面向机器脑的专用算力芯片还需进一步研发和普及。
服务特种领域需求主要是在条件恶劣、场景危险的环境下作业,像民爆、救援等,需要人形机器人来降低工作危险性。比如,电力特种人形机器人,可承受零下40℃极寒和80℃高温,在深山老林精准查找故障点。
人形机器人要进入更广泛的真实应用,还要先进行“职业技能培训”。这是因为机器人在三维世界跟有形物体进行交互的数据不可能从互联网获取,只能通过大量投入人力、物力,才能采集到海量真实的交互数据。
以教机器人做家务为例,就需要上百名数据采集员头戴VR眼镜、手持操作手柄,“手把手”教机器人叠衣服、收拾碗筷、倒茶、超市收银……每个动作需要机器人重复数百次。这种训练借助人工操作机器人完成任务,采集多维数据,然后将数据输入具身智能模型,成熟后再将模型赋予机器人,使它获得新技能。
不会太快!理想中的机器人“保姆”应该能达到这样的水平——让它做一道松鼠鳜鱼,它不仅能处理活鱼,还会改刀、油炸、炒糖色、浇汁等。但目前的机器人根本达不到,有专家预计,至少要再过十几年才有可能吃到机器人做的这道菜。
实际上,相比进太空,人形机器人进家庭的难度更高、周期更长。这是因为家是一个复杂的环境——可能有老人、小孩和猫狗;不同地面的平整度、摩擦力也不一样,人形机器人行走时可能有倾倒的风险等。