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载人机甲都来了,AI时代还有哪些值得期待?

作者 :正文注明 2026-05-14 07:20:06 围观 : 评论

来源:大白话时事
微信号:xhdb66

今天看到一个新闻,国内机器人龙头企业发布全球首款量产版载人机甲GD01。

按照其发布介绍,售价390万元起,,还可以变形,民用交通工具。

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同时还有一个视频。

这个机器人可以直立行走,该机器人的变形就是趴下变成四足模式。

从视频看,这个机甲是通过AI算法来行动,大幅省略操作复杂性,可能只需要简单按钮就能遥控其行动。

其实就是把人形机器人的运动算法模型应用到载人机甲上。

一时间让我有点科幻照进现实的感觉。

虽然我对AI革命带来的技术大爆炸有预期,但也仍然会感到有些兴奋。

当然,作为初代机,这个机甲看上去还是有些简陋,搭乘方式也比较粗糙,变形也比较简单。

不过毕竟是初代机,这些都是可以在未来的迭代里去不断改进优化。

相比第一辆汽车的样子

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第一架飞机的样子。

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很难想象十几年后,在AI加持下的机甲可以迭代成什么样子。

我感觉等这个机甲迭代个十几代,估计普通人都能入手动力装甲。

很多人对于AI革命的理解,仍然还停留在聊天AI的刻板印象里。

不过,其实AI革命,已经在很多行业产生颠覆性效果。

举个例子,在生物科学领域,AI革命已经带来颠覆性革命,比如AI蛋白质设计。

AI蛋白质设计是指利用人工智能技术,结合蛋白质序列、结构和功能数据,对蛋白质进行预测、设计和优化。

蛋白质虽然构成简单,主要由20种常见氨基酸构成,但这些氨基酸却通过复杂的三维折叠,形成复杂多样的空间构象,而且氨基酸的不同三维结构,会让蛋白质拥有不同的功能。

以前,对于什么三维结构的蛋白质具有什么功能,科学家只能盲人摸象。

所以想要设计出具有特定功能的蛋白质三维结构,只能是按照炼丹的方式去试错,无异于大海捞针,效率极低。

然而,AI改变了这个行业。

2016年,许锦波开发了RaptorX-Contact方法,首次证明深度学习可以大幅提升蛋白质结构预测精度。

2020年,AI预测蛋白质结构被《科学》杂志评为“十大科学突破之一”。

2024年的诺贝尔化学奖就是颁发给“蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献”的3个人。

2024年5月8日, Google DeepMind 发布了新一代AlphaFold3,成功预测了所有生命分子的结构和相互作用。

AI在蛋白质设计中的应用主要体现在结构预测、功能优化、相互作用预测和高效筛选等方面。

通过深度学习模型,根据氨基酸序列准确预测蛋白质的三维结构,这为理解其功能提供了重要依据。此外,AI还能够优化蛋白质功能,设计具备特定功能的分子

也就是,蛋白质设计进入了可编程时代。

这意味着人类可以先设定想要的功能,再去设计相对应的蛋白质结构,从而生产出具有特定功能的蛋白质。

比如,可以专门分解塑料的蛋白质,就能够被精确设计出来。

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根据上面这个2025年的报道,上海某家企业的实验室里,65摄氏度的恒温罐中,一种经过特殊设计的酶正在快速分解塑料瓶碎片。短短数小时后,这些塑料将被彻底“消化”。

该报道称,这款耐高温的塑料降解酶,并非源自自然界筛选,而是由人工智能大模型挖掘、优化而成。

该公司首席技术官称:“过去,想要改造一个蛋白质,好比大海捞针,举例来说,一个由361个氨基酸组成的蛋白质,仅替换1个氨基酸就有近7000种可能;替换2个便增至2300多万种;若替换3个,可能性更是高达约533亿种。”

以前的科学家要改造一个蛋白质需要花费5年时间,但现在AI可以超大幅缩短这个时间周期。

通过AI设计蛋白质,首先就是录入已知特定功能的蛋白质结构数据。

比如,采集从火山、深海海沟等极端环境中采集的耐高温、耐酸碱的蛋白质序列。

然后通过数据训练,AI大模型就能逐渐掌握蛋白质三维结构与功能之间的映射关系。

于是,AI就能知道“耐碱的蛋白质长什么样,耐热的又有什么特征”。

那么科学家想要设计出耐碱又耐热的蛋白质结构,就会变得很轻松。

根据该报道的说法:“这一技术突破,使得设计能够适应各种极端工业环境的高稳定性蛋白质成为可能。”

据报道:“AI将蛋白质设计周期从2~5年缩短至2~6个月,实验样本数量从成千上万个减少到100个左右,项目成本从千万元级别降至百万元以内。与此同时,研发成功率也实现跨越式提升——传统方法仅0.1%~1%,而AI精准设计可达30%。”

2026年5月,斯坦福大学与Arc Institute的研究团队在《自然》杂志发表研究,宣布使用AI大模型Evo从头设计并合成了完整的噬菌体基因组,其中16个在实验中表现出活性,且部分噬菌体包含自然界前所未有的蛋白质结构。

除了设计全新噬菌体,获得对抗细菌的利器。

AI设计蛋白质,也给攻克癌症带来福音。

比如,《Science》杂志去年就有一个研究报道称:“利用生成式人工智能(Generative AI)从零开始设计全新的蛋白质,这些蛋白质能像高精度的“分子巡警”,精准识别并锁定癌细胞或病毒感染细胞表面的独特“身份证”,为开发更安全、更广泛的细胞疗法和蛋白质药物铺平了道路。”

除了在生物科学领域,AI在材料学领域的应用,也是可以预期的。

人类过去很长一段时间,在生物科学和材料学的瓶颈就在于,传统这种“炼丹试错”的研发成本太高、研发周期太长,就显得有些停滞不前。

而AI革命所带来的优势就在于,AI大模型可以通过海量计算和精确预测,去帮助人类省去大量的试错成本,让AI可以快速生成想要的结果,然后再这个基础上去试错,那么研发成本和研发周期就能大幅缩短。

前几年我的文章也分析过,人类科技从上世纪70年代之后,就面临着一个天花板,虽然过去这50年,人类科技仍然在爆炸式发展,但更多是横向发展,也就是触及天花板后,无法纵向发展,只能横向发展,多元化发展。

而在最关键的能源革命、材料革命上,则一直有明显的瓶颈。

但现在AI革命正在帮助人类突破这层瓶颈。

一旦人类在生命科学和材料学有爆发式发展,那么人类科技革命就能迎来新一轮腾飞。

生命科学的突破,可以大幅延长人类寿命。

材料学的突破,则会推动人类芯片产业和能源产业的突破

比如,材料学的突破,是可控核聚变实现的基础。

芯片产业想要突破摩尔定律,也需要材料学的突破。

而以往看似坚固的瓶颈,在AI革命爆发后,也是有望得到突破。

所以,年初我对今年展望关键词是“爆发”,AI的爆发之年。

未来这十几年,AI革命带来的日新月异变化,应该会深刻影响我们的方方面面。

当然,凡事有利有弊,AI革命的爆发,带来的好处是巨大的,弊端也是明显的。

比如,AI革命带来的巨量失业问题,这需要全新的经济体系、货币体系、金融体系来适应。

比如,AI可以设计全新噬菌体这样的病毒,那么是否也会导致一些别有用心的人去设计危害人类生命的超级病毒?

这都是需要思考和警惕的。

不过,AI技术本身只是一个工具,其利与弊关键在于人类怎么去使用。

总体来说,我个人是十分期待未来十几年后的生活。

现在对大家来说,更关键是保护好自己健康,爱惜自己身体,让自己尽量能活得久一些,才能去亲身经历这样一场大变革。

本文提及的事件以及信息来源如下:

中国经济周刊《向AI要“蛋白质”》2025年9月16日

生物探索《cience | AI造“钥匙”,精准开锁癌细胞:深度学习开启蛋白设计新纪元》2025年8月1日

新智元《斯坦福重磅研究登Nature!AI凭空造出前所未有蛋白质,超越AlphaGo》2026年5月3日

创业邦《AI蛋白质设计,生物科技全新变革》2025年1月22日



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