《科创板日报》9月26日讯（记者徐赐豪）9月23日至27日 ，第五届全球数字贸易博览会在杭州举行 。

　　本届数贸会以"在数贸会遇见AI未来"为年度主题
，展览面积达17万平方米，参展企业超2000家 ，其中科创板上市公司5家。在人工智能几乎“包场
”的展馆里
，科创板公司站上了最具话题度的几个展台，集中展示具身智能、AI安全 、高端算力、工业智能化等前沿创新成果
。

　　一台300多万元的机甲 ，王兴兴回应为什么“必须造”

　　数贸会主题馆里
，排队最长的展台是宇树科技的GD01载人机甲——全球首款量产版载人机甲，前不久刚与王兴兴一起登上美国《时代》周刊封面。

　　这台机甲高约3米 ，一身红色金属涂装
，顶部设有半开放式驾驶舱，载人后总重约500公斤 。据现场工作人员介绍 ，GD01依托宇树自研的高精密伺服驱动系统与变形控制算法
，能够在不同形态之间稳定切换，为文旅展演
、特种作业等场景提供全新解决方案
。

　　“你要买吗？费用 在300多万。 ”面对《科创板日报》记者的费用 询问  ，现场工作人员表示，问价的人不少
，还没有卖出去一台 。

　　在数贸会数字贸易与人工智能对话论坛上，宇树科技创始人王兴兴以《从机械到灵智——具身未来进化论》为题发表主旨演讲
。

　　在演讲中 ，王兴兴解释了为什么要研发这台三米高的载人机甲。“随着AI与机器人底层技术成熟
，大型机器人与小型机器人的研发落地并不冲突 。大型机器人是行业不可阻挡的趋势，就算宇树不做 ，未来几年也会有其他企业推出同类产品
。
”

　　“我们把GD01定义成机器人里的越野车。”王兴兴在上述演讲中表示
，它不是在城市室内使用，而是面向户外复杂地形、强通过性 ，用来在野外环境完成任务 。

　　在王兴兴看来
，现在整个具身智能 、人形机器人技术只发展了三四年，仍处于行业早期 ，距离机器人大规模走进家庭
、大规模民用普及
，还需要数年时间
。

　　值得一提的是，王兴兴判断 ，具身智能赛道未来也必将迎来专属的“ChatGPT 时刻 ”。当机器人可在 80%的陌生场景中，通过语音具身能力完 80%的任务时
，就意味着行业抵达爆发临界点 。届时全球企业与各国资源将集中涌入赛道，这一产业拐点有望在未来几年落地。

　　“但现在行业最大的瓶颈 ，是AI模型输入输出
，和真实物理世界之间的精准匹配不足
。
” 王兴兴在上述演讲中说道，大语言模型运行在数字空间 ，文字输入、输出
，偏差很小，几乎没有物理损失。机器人不一样 ，感知 、决策
、电机执行
，每一步都会产生偏差，偏差会不断累积 。

　　王兴兴称 ，机器人做搬运、移动这类大动作
，大体方向没问题
。但是到抓取 、装配这种精细操作的最后环节，会出现几毫米的误差。看上去动作已经到位 ，但是这一点点误差，没办法自动修正
，直接导致任务失败，整体成功率暴跌 。“未来谁能解决这个物理世界对齐的毫米级误差问题 ，机器人的核心难题就基本解决了
。”

　　AI越自主
，安全治理问题将凸显

　　AI自主技术快速迭代的同时，安全治理风险持续凸显 ，成为行业发展核心议题。

　　安恒信息董事长范渊在数贸会西湖论剑大会期间接受媒采访时表示
，AI安全是系统性工程，并非局限于模型层 ，而是覆盖智能体
、MCP、Skills 、端侧设备的全链条体系
，唯有实现统一系统化管控，才能筑牢AI自主时代的安全底座 。

　　范渊认为 ，AI自主技术正在重构网络安全行业格局
。“无论是黄仁勋基于算力使用得出的AI很自然会进入软件漏洞发现和网络安全领域'的判断
，还是世界 上接连发生的数起AI自主攻击事件，都指向一个趋势：在智能体规模应用时代 ，真正AI原生自主的对抗决定着网络安全的未来。 ”

　　本次展会上，安恒信息在本届数贸会上展示了国内首个AI原生代码审计智能体——恒脑AI代码审计智能体
，以及全球首个捕获AI Agent自主攻击的AI原生蜜罐产品——猎影·AI威胁狩猎诱捕系统，把“以AI制AI
”从概念做成了可交付的产品 。

　　除前沿机器人与AI安全赛道外 ，多家科创板科创企业携核心技术亮相
。服务器CPU供电领域的科创板上市企业杰华特
，带来了VRM多相电源
、E-fuse、POL负载点电源等AI服务器供电Demo，覆盖AI算力设备从供电架构到负载点的关键环节。

　　中控技术则通过展台显示屏 ，围绕流程工业智能化发展与自主运行工厂建设
，展示其自主研发的时间序列大模型TPT——让AI从“会聊天”走向“会开工厂 ” 。

　　此外，摩尔线程则在数贸会期间展示了“云-边-端
”全场景智算产品矩阵 ，包括MTT S5000-AI训推一体智算卡 、MTT C256超节点等
，其中MTT C256超节点用一层Scale-up网络把256张GPU变成一台数据中心级计算机。

（文章来源：财联社）