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泰国公立东英学校举办中华文化体验营
贵阳8月29日电 (记者 周燕玲)2026中国国际大数据产业博览会正在贵阳召开。走进专业展入口，四台机器人正弹钢琴、跳舞，灵动的音乐搭配整齐舞步，瞬间抓住观众目光。这仅仅是“开胃菜”，真正让参观者驻足的，是那些已经在“干活”的机器人。
8月28日，2026数博会专业展览吸引民众。记者 瞿宏伦 摄 步入展厅，一台机器人正独立完成咖啡制作全流程；不远处，四足巡检机器人自如上下楼梯、穿越障碍，执行无人化巡检任务；具身智能白酒检测机器人数秒内即可完成基酒液位的高精度计量；南方电网展示的机械狗则具备负重200公斤、爬坡60度的能力，替代人工进入高危复杂环境作业。
来自台湾的参观者王进铭在展区驻足良久，他感慨道：“从生活服务到工业巡检，最直观的感受是，大陆这边的机器人正从实验室走向复杂多变的现实世界。”
仿生机器人也亮相此次数博会，不少嘉宾近距离与仿生机器人对话互动、合影打卡。面对互动嘉宾，仿生机器人可以完成应答交流，并配合丰富的微表情和肢体动作。
“老龄化程度不断加深，我们研发仿生机器人的初衷，就是聚焦‘近人服务’，重点做好养老照护。”上海理工大学机器智能研究院执行院长、卓益得机器人创始人李清都接受采访时说，未来社会必将是“人机共存”。机器人更好地服务人，是团队核心愿景。
在李清都看来，机器人家庭化应用进程的关键，是用高质量数据持续提升机器人服务能力，核心是建立起人与机器人之间的信任关系，而非急于追求销量，“当前应更加稳妥地推进相关技术，防范安全与隐私风险”。
具身智能规模化落地，数据与场景缺一不可。目前，中国正在加速布局具身智能训练场。截至2026年6月底，建成启用超70家具身智能训练场，在建或规划中的训练场46家。贵州首个具身智能“数据工厂”日前正式投用，工厂内部搭建科研、餐饮、工业、零售、家居、办公6大类16个全真模拟应用场景，构建起“场景采集—设备校准—清洗标注”的完整数据采集闭环体系。
中国工程院外籍院士张建伟认为，当前正处于具身智能规模化落地关键“窗口期”。机器人在制造、医疗、农业、家庭服务等领域加快探索应用，需要加强高校、科研院所和企业协同创新，促进数据企业与机器人团队联合开展训练与验证，降低创新成本、加速技术迭代。同时，高标准建设AI和具身智能创新社区，打造一批高价值、可推广、可复制的示范应用。(完)
重庆对涪陵发布地质灾害气象风险橙色预警
贵阳8月29日电 (记者 周燕玲)2026中国国际大数据产业博览会正在贵阳召开。走进专业展入口，四台机器人正弹钢琴、跳舞，灵动的音乐搭配整齐舞步，瞬间抓住观众目光。这仅仅是“开胃菜”，真正让参观者驻足的，是那些已经在“干活”的机器人。
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“老龄化程度不断加深，我们研发仿生机器人的初衷，就是聚焦‘近人服务’，重点做好养老照护。”上海理工大学机器智能研究院执行院长、卓益得机器人创始人李清都接受采访时说，未来社会必将是“人机共存”。机器人更好地服务人，是团队核心愿景。
在李清都看来，机器人家庭化应用进程的关键，是用高质量数据持续提升机器人服务能力，核心是建立起人与机器人之间的信任关系，而非急于追求销量，“当前应更加稳妥地推进相关技术，防范安全与隐私风险”。
具身智能规模化落地，数据与场景缺一不可。目前，中国正在加速布局具身智能训练场。截至2026年6月底，建成启用超70家具身智能训练场，在建或规划中的训练场46家。贵州首个具身智能“数据工厂”日前正式投用，工厂内部搭建科研、餐饮、工业、零售、家居、办公6大类16个全真模拟应用场景，构建起“场景采集—设备校准—清洗标注”的完整数据采集闭环体系。
中国工程院外籍院士张建伟认为，当前正处于具身智能规模化落地关键“窗口期”。机器人在制造、医疗、农业、家庭服务等领域加快探索应用，需要加强高校、科研院所和企业协同创新，促进数据企业与机器人团队联合开展训练与验证，降低创新成本、加速技术迭代。同时，高标准建设AI和具身智能创新社区，打造一批高价值、可推广、可复制的示范应用。(完)
老外们都在玩什么手游？揭秘国际手游市场流行趋势
贵阳8月29日电 (记者 周燕玲)2026中国国际大数据产业博览会正在贵阳召开。走进专业展入口，四台机器人正弹钢琴、跳舞，灵动的音乐搭配整齐舞步，瞬间抓住观众目光。这仅仅是“开胃菜”，真正让参观者驻足的，是那些已经在“干活”的机器人。
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具身智能规模化落地，数据与场景缺一不可。目前，中国正在加速布局具身智能训练场。截至2026年6月底，建成启用超70家具身智能训练场，在建或规划中的训练场46家。贵州首个具身智能“数据工厂”日前正式投用，工厂内部搭建科研、餐饮、工业、零售、家居、办公6大类16个全真模拟应用场景，构建起“场景采集—设备校准—清洗标注”的完整数据采集闭环体系。
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中国工程院外籍院士张建伟认为，当前正处于具身智能规模化落地关键“窗口期”。机器人在制造、医疗、农业、家庭服务等领域加快探索应用，需要加强高校、科研院所和企业协同创新，促进数据企业与机器人团队联合开展训练与验证，降低创新成本、加速技术迭代。同时，高标准建设AI和具身智能创新社区，打造一批高价值、可推广、可复制的示范应用。(完)
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