Fan 表示，我们相信在未 来，每一台移动的机器都将是自主的，机器人和模拟智能体将像 iPhone 一样无处不在。我们正在构建基础智能体：一个具有通用 能力的 AI，可以在许多虚拟和现实的世界中学习如何熟练地行动。

的，公众也会质疑相关程序是否得当。 公开透明的态度，能够赢得公众的信任，要在依法依规的前提下，做 到及时公开、定期公开，能公开的尽量全部公开，公众看到的真相越 多，对事件的怀疑和猜测就会减少。 如有所中学发生了一起校园欺凌事件，视频在网络上迅速传播，引起 了公众的广泛关注。学校迅速成立调查小组，对事件进行彻底调查，并及时向公众通报调 查进展。 学校还邀请了家长和学生代表参与讨论解决方案，并在社交媒体上发

据可视化展示与版本管理等功能，这些平台为虚拟仿真实验、人 工智能辅助实验、科研数据分析等工作提供了强大的支持。例如， 一些学校结合“人工智能创新空间”，建立了可支持模型训练和实 践操作的科研平台。在部分中学，已经建立了专门的“AI 实验室”， 学生可以在平台上进行图像识别或语音模型训练，并进行相关的 研究性学习。平台通过统一身份认证和动态资源分配机制，确保 科研资源的高效共享与调度，支持科研工作的顺利进行。 应的智能服务体系，帮助教师和学生在校园日常教学中实现科研 能力的自然提升，真正实现“科研融于教学、创新生于日常”，加 快形成覆盖全学段、贯穿教与学的智能科研支持生态，助力教育 高质量发展。 智能科研助手目前在中学教育科研领域还在探索阶段，其在 文献梳理、研究问题生成和实验设计等方面，可以提升教师和学51 生的科研效率。目前，部分平台通过集成自然语言生成、知识图 谱、因果推理和深度学习等技术，开发出了高效的科研辅助工具。 常检测等人工 智能技术，结合视频监控设备，对校园内的重点区域进行全天候 监控。这些系统通过智能化分析监控视频，能够识别异常行为并 及时发出预警，大幅提升了校园安全防护的智能化水平。例如， 某中学成功实现了校园安全智能监控的全覆盖，学校在各个教学 楼、宿舍区和运动场等重要区域安装了智能安防系统，系统结合 人脸识别技术与行为分析，能够在第一时间发现并报告可疑人物、 异常行为或突发事件。当检测到异常时，系统会立即发出报警信

调整，以更准确地预测下 一个词。 模型推理 模型训练完成后，可以用 它来生成新的文本或回答 问题。假设我们向模型提 出一个问题："我应该吃 什么水果？"，模型会考 虑这个输入，根据它在训 练过程中学到的知识来生 成一个答案。模型可能会 回答"你可以试试苹果。" 注意力机制 在推理过程中，模型会使 用"注意力机制"技术来决 定哪些输入词对生成答案 最重要。例如，在上面的 问题中，模型可能会认为 好地理解人类的语言和行为，预测人类意图。 Ø 情感表达：人形机器人通过面部表情、肢体语言等方式表达情感，并通 过AIGC技术来优化其情感表达的真实性和逼真感。 Ø 自主学习： 让人形机器人从环境中学习并不断完善自己的行为和决策。 使之更加智能化和自适应，并在未知环境中做出更好的决策。 机遇 Ø 深度智能化 Ø 自然交互能力 Ø 应用领域延伸 Ø 商业化加速 人形机器人是模仿人类的形状、结构、行为以及实现人类 评测AI大模型智力水平可分为三十层级。其中，1-15级按照人类的学习和职称水平层层递进，16-30则是超越爱因斯 坦智力水平、颠覆人类认知的完全智能体。 基 础 感 知 与 模 仿 1-3岁 基 础 问 题 解决 中学生 初级预测 与分类 小学生 专业领域 内容创新 大学生 语言理解与 简单创新 3-6岁 颠 覆 性 理 论 或框架构建 教授 实现跨学科 研究推动 引领学术 新思潮 副教授