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发布时间： 2025年4月20日7时
一个机器人要跑马拉松，需要做些什么？
4月19日，北京亦庄举行了全球首次人形机器人半程马拉松。这场比赛吸引了21支来自各公司和高校的队伍，机器人选手高度从75cm到180cm不等，体重从10kg到88kg，任务是在21公里的赛道上与人类选手同场竞技。
多样的机器人阵容中，天工Ultra和逐日行者以180cm的身高傲视群雄，而最矮的“0306小巨人”仅75cm。参赛机器人在性能上各有千秋，如行者二号曾创下行走超百公里的纪录。为了应对马拉松的挑战，许多团队在赛前进行了充分的准备，包括加强机器人结构、优化算法和进行地形训练，确保选手在复杂路况下的表现。
比赛当天，机器人选手的表现引发了不少关注。宇树机器人在起点摔倒却以幽默的方式重新站起，而仿生机器人“幻幻”因腿部受伤早早退赛。尽管如此，天工Ultra仍以2小时40分钟成功完赛，获得冠军，松延动力的“小顽童”和“旋风小子”分别夺得第二和第四名。
此次马拉松不仅是机器人技术的展示，还为行业提供了宝贵的验证机会，暴露出机器人在能耗和散热等方面的不足。随着技术的发展，未来或许会有更多机器人在马拉松赛道上展现其潜力，推动人形机器人走向更广阔的应用领域。
mp.weixin.qq.com - 2025-4-19 21:15
Trump Is Taking On America’s Institutions but Resistance Is Building
特朗普（Trump）正挑战美国的制度体系 但抵抗力量也在集结
在一场重大的权力斗争中，特朗普（Trump）总统不断突破行政权限边界，引发核心机构日益强烈的反弹。本周，哈佛大学（Harvard University）拒绝了特朗普针对所谓偏见问题发表演讲的要求，而哥伦比亚大学（Columbia University）因联邦资金谈判处理方式遭受批评后采取了更强硬立场。联邦法院也暗示可能以藐视法庭罪追究特朗普政府官员的行为，令当局处境雪上加霜。
这种抵制现象象征着选民中正在形成的更大规模反抗——在共和党议员举行的市政厅会议上，民众不满情绪持续高涨。评论家彼得韦纳（Peter Wehner）指出，这种抵抗可能预示着对政府政策的反对浪潮正在形成。
尽管遭遇反对，特朗普及其顾问团队仍坚持将反对声浪解读为民主党与精英机构脱离普通民众的证据。其策略包括针对被特朗普视为敌对的大学和律所，例如威胁取消哈佛大学的免税资格。
法律对抗持续升级，法院在多领域驳斥特朗普政府主张，包括错误驱逐出境案件和对委内瑞拉移民的保护措施。虽然特朗普在共和党内仍获强力支持，但部分议员对即将到来的选举可能引发的选民反弹表示担忧。
随着民主党试图统一应对策略，科里布克（Cory Booker）和克里斯范霍伦（Chris Van Hollen）等参议员已对政府发起显著挑战。民调显示，大量选民要求政府遵守司法裁决并通过立法制衡总统权力，这预示着宪法危机可能迫近。
wsj.com - 2025-4-19 21:14
DOGE Is Building a Master Database to Surveil and Track Immigrants
DOGE 正在构建一个主数据库以监控和追踪移民
埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下政府效率部（DOGE）的工作人员正在美国国土安全部（DHS）开发一个主数据库，旨在追踪无证移民。该计划整合了 DHS 的移民数据库，并纳入了外部数据，例如社会保障局（SSA）记录、国税局（IRS）报税文件、选民登记信息以及美国公民及移民服务局（USCIS）的生物识别数据。
专家担忧，如此大规模的数据整合可能实现对移民（包括寻求庇护者和绿卡持有者）近乎实时的监控。这一行动的规模引发了人们对公民自由受侵犯及个人信息滥用的担忧。批评者指出，此类敏感数据的整合严重背离了既有的隐私规范，尤其在各监督机构面临预算削减的情况下。
特朗普政府的议程似乎包括通过交叉比对各类数据来限制移民的经济参与，从而迫使他们离境。此外，DOGE 的移民工作组还试图调查选民名册中的非公民投票现象，尽管缺乏相关证据支持。这进一步加剧了人们对误判风险的担忧——此类错误可能导致错误的驱逐。
该计划的影响不仅限于无证移民，还可能波及美国公民和合法居民。法律专家警告称，这一集中化系统可能成为针对异议人士和边缘群体的监控工具，从根本上改变政府的数据实践和监督机制，其潜在危害不容忽视。
wired.com - 2025-4-19 21:11
全球首位机器人马拉松冠军诞生！那些「翻车名场面」才是这场比赛最有价值的收获
在全球首场人形机器人半程马拉松比赛中，天工1.2max成为第一位冲线的机器人，用时2小时40分24秒。这场比赛不仅是技术的较量，更是对机器人在多样环境下表现的检验。
尽管天工1.2max最终夺冠，比赛中机器人们的表现更是令人捧腹，比如宇树机器人在起跑时的怯场，需人类队友鼓励才能前行。许多机器人选择慢速行走，诠释了“慢即是快”的哲学，而一些参赛者则在比赛中自我表演，展现存在感。
比赛中，机器人不仅面临续航挑战，还需应对关节过热的问题。尽管规则允许更换电池，但计时不停，考验人机配合的默契。随着比赛的深入，许多机器人相继倒下，甚至天工1.2max也在行进中摔倒，最终替换选手继续前进。
机器人的表现和人类选手的相似，均需具备能量代谢效率、环境适应能力等素质。各组参赛机器人展现了不同的技术路线，从驱动方式到控制算法，推动了行业标准的建立和技术创新。
尽管比赛中各种“翻车”瞬间频频出现，长远来看，这场比赛将成为人形机器人发展史上的重要里程碑，成为未来技术进步的养分。
爱范儿 · Beats of Bits - 2025-4-19 21:10
AMD's CTO says AI inference will move out of data centers and increasingly to phones and laptops
AMD 首席技术官表示，AI 推理将从数据中心转移，并越来越多地转向手机和笔记本电脑
AMD 首席技术官马克佩珀马斯特（Mark Papermaster）指出，AI 应用正从训练环节转向推理环节，这为 AMD 挑战 NVIDIA 创造了重要机遇。他预测，AI 推理将越来越多地从集中式数据中心迁移至智能手机、笔记本电脑等终端设备。
当前，使 AI 能够生成输出的推理环节，已成为加速计算中规模最大的领域，其重要性已超越传统的 AI 训练方式。这种转变能让终端设备在本地处理更多 AI 任务，既降低延迟又减少对云计算的依赖。AMD 将此视为进军市场并超越 NVIDIA 的良机，特别是在竞争相对缓和的边缘计算领域。
佩珀马斯特提出了终端设备 AI 的两大核心应用场景：其一，本地内容创作将借助实时翻译、自动视频修正等 AI 功能，直接在设备端实现无缝用户体验；其二，自主系统的发展将突破自动驾驶汽车范畴，延伸至制造业等领域的自动化应用。
展望 2030 年，佩珀马斯特预计随着创新应用涌现，大多数 AI 推理将在终端完成。他认为这种变革将在未来三到六年加速推进，其速度可媲美应用商店问世后智能手机市场的迅猛发展。
随着 AI 模型演进对算力需求的提升，模型优化技术的进步将确保终端设备持续保持高效能。这种性能与能效的双重提升，对于满足未来 AI 需求至关重要。
All Content from Business Insider - 2025-4-19 21:08
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