AI CHINA｜機器人的進化路徑

作者簡介：劉偉，北京航空航天大學工學博士，北京郵電大學人機交互與認知工程實驗室主任、博導，劍橋大學訪問學者，清華大學戰略與安全研究中心中美二軌AI對話專家，外交部人工智能專家，媒體融合生產技術與系統國家重點實驗室特聘研究員，中國指控學會認知與行為專委會副主任委員、城市大腦專委會委員。研究領域為人機融合智能、認知工程、人機環境系統工程、未來態勢感知模式行為分析/預測技術等多方面等。現為中國信息與電子工程科技發展中心專家委員會特聘專家、國家自然科學基金評議專家、全國人類工效學標準化技術委員會委員、中國人工智能學會高級會員。

摘要：隨著人工智能、材料科學與認知科學的深度融合，機器人“擬人化”正從簡單的形態模仿邁向深層次的認知與情感協同。本文系統探討了機器人“擬人化”的內涵演變，將其核心要素界定為形態擬真、行為自然、認知共情與價值對齊四個維度。在此基礎上，深入剖析了柔性電子皮膚、多模態情感計算、具身智能等關鍵技術的突破，并結合人機環境生態系統智能理論，揭示了擬人化機器人在醫療陪護、工業協作、教育服務等場景中的獨特價值創造邏輯。研究發現，未來機器人“擬人化”將超越單一實體，融入由人類、機器、物理環境與信息空間構成的動態生態系統，通過生態位適配實現共生共榮。然而，其發展亦面臨“恐怖谷”效應、倫理邊界模糊、生態擾動風險等嚴峻挑戰。為此，本文提出應構建以“人機環境生態系統智能”為指導的發展框架，強調在技術設計中嵌入生態倫理，推動跨學科協同治理，確保擬人化機器人成為促進社會福祉與生態和諧的積極力量。

關鍵詞：機器人擬人化；人機環境生態系統；具身/離身/反身智能；情感計算

自捷克劇作家卡雷爾·恰佩克（Karel ?apek）于1920年在其戲劇《羅素姆萬能機器人》（R.U.R.）中首次提出“Robot”（機器人）一詞以來，人類對于創造“類人”伙伴的想象與實踐便從未停歇。早期的機器人更多是作為工業自動化工具存在，其設計目標聚焦于效率、精度與可靠性，與“人”的關聯僅限于執行人類指令。然而，隨著技術的飛速發展，特別是人工智能從感知智能向認知智能乃至情感智能的躍遷，機器人“擬人化”已成為一個不可逆轉的全球性趨勢。這一趨勢不再局限于讓機器人擁有酷似人類的外觀，而是致力于賦予其理解人類意圖、適應復雜環境、甚至進行情感交流的能力。

當前，我們正站在一個關鍵的歷史節點上。一方面，大語言模型（LLM）、腦機接口（BCI）、柔性電子等前沿技術的突破，為機器人實現更高層次的擬人化提供了前所未有的可能性；另一方面，社會對機器人角色的期待也發生了深刻變化——從冷冰冰的“工具”轉向有溫度的“伙伴”、“同事”乃至“家庭成員”。這種轉變的背后，是對更高效、更和諧、更具人性化的交互體驗的普遍追求。

然而，孤立地看待機器人擬人化的發展，容易陷入技術決定論的窠臼。一個更為宏大且深刻的視角是將其置于“人機環境生態系統”（Human-Machine-Environment Ecosystem, HMEE）之中。該理論認為，智能并非孤立存在于個體（無論是人還是機器），而是誕生并演化于由人類、機器、物理環境與信息空間共同構成的動態、開放、復雜的生態系統之內。在這個系統中，各要素相互依存、相互作用、共同進化。因此，機器人擬人化的終極目標不應僅僅是“像人”，而應是在這個復雜的生態系統中找到其獨特的“生態位”，實現與人類及其他要素的共生共榮。

本文旨在系統梳理機器人擬人化的前沿技術發展脈絡，深入剖析其在人機環境生態系統中的戰略意義，并前瞻性地探討其未來發展趨勢、潛在挑戰及應對策略。通過這一研究，我們期望能為擬人化機器人的健康發展提供理論指引，確保其技術演進始終服務于人類社會的整體福祉與生態和諧。

2.1 概念演進：從形態模仿到生態協同

機器人“擬人化”的概念經歷了從表層到深層、從靜態到動態的演變過程。最初，擬人化主要體現在機器人的外觀設計上，使其在形態上接近人類，例如具有類似人體的四肢、面部表情等靜態特征。然而，隨著技術的發展，擬人化的重點逐漸轉向動態行為和功能層面，不僅要求機器人能夠模仿人類的動作，如行走、抓取等，還強調其在交互過程中表現出類似人類的智能行為，包括情感表達、語言交流和自主決策等。如今，擬人化更進一步，涉及到機器人的認知能力、社會適應性以及與人類的情感共鳴，使其能夠在復雜的社會環境中與人類自然地互動，從而實現從簡單的外觀模仿到深層次的智能與情感融合的轉變。

第一階段：形態擬真。這是最直觀、歷史最悠久的擬人化形式，核心在于模仿人類的物理形態，如雙足行走、類人手臂、面部特征等。其目標是降低人類對機器的陌生感和恐懼感，使其更容易被社會接納。例如，本田的ASIMO、波士頓動力的Atlas、杭州宇樹Unitree G1等早期人形機器人，主要展示了卓越的運動能力與形態相似性。

第二階段：行為擬真。隨著傳感器與控制技術的進步，擬人化開始關注行為層面的自然性與流暢度。機器人不僅能做出類似人類的動作，還能根據環境反饋調整姿態、步態和操作方式，展現出一定的適應性和靈巧性。例如，協作機器人（Cobots）能夠安全地與人類共享工作空間，其動作規劃會主動規避碰撞，體現出一種“社交禮儀”。

第三階段：認知與情感擬真。這是當前及未來發展的核心方向。機器人不僅需要理解人類的語言指令，更要能洞察其背后的意圖、情緒狀態和社交語境。這要求機器人具備情境感知、意圖推理、情感識別與表達等高級認知能力。例如，陪伴型機器人能夠通過分析用戶的語音語調、面部表情來判斷其情緒，并給予安慰或鼓勵。

第四階段：生態協同。這是本文基于人機環境生態系統理論提出的更高階愿景。在此階段，擬人化機器人不再是孤立的個體，而是作為HMEE中的一個有機組成部分。它的“擬人化”體現在其能夠理解自身在整個生態系統中的角色與責任，主動與其他智能體（包括人類和其他機器）以及環境進行協同，共同維護系統的穩定性、效率與可持續性。其行為準則不僅源于預設程序，更源于對生態整體利益的考量。

2.2 核心理論框架：人機環境生態系統智能

人機環境生態系統智能理論（Human-Machine-Environment Ecosystem Intelligence Theory, HMEE）為理解高級擬人化提供了堅實的理論基礎。該理論從六個關鍵維度出發，全面闡述了擬人化機器人的本質特征和實現路徑。

1主體間性

主體間性強調智能是在主體間的互動中產生的。在人機交互中，擬人化機器人必須能夠與人類建立“共同注意”和“共享意圖”，這是實現深度協作的前提。例如，機器人需要能夠理解人類的目光指向、手勢和語言指令，并做出相應的反應。這種互動不僅要求機器人能夠感知人類的行為，還需要其能夠預測人類的意圖，并在適當的時候提供幫助或反饋。通過這種方式，機器人與人類之間形成了一種動態的、相互依賴的關系，從而實現真正的協作。

2具身性

具身性強調智能根植于身體及其與環境的互動之中。擬人化機器人的認知和決策不能脫離其物理載體和所處的具體環境。這意味著機器人的身體結構和感知能力必須與人類相似，以便更好地與人類互動。例如，機器人的手部設計需要能夠完成精細的操作任務，其視覺和聽覺系統需要能夠感知環境中的各種信息。通過具身性，機器人能夠更好地理解人類的行為和需求，并在實際環境中做出合理的決策。

3離身性

離身性是指智能行為可以在一定程度上脫離具體的物理身體而存在。在人機環境生態系統智能理論中，離身性強調智能不僅僅局限于機器人的物理形態，還可以通過網絡、數據和算法等方式擴展到更廣泛的系統中。例如，機器人可以通過云計算和物聯網技術獲取和處理大量外部數據，從而增強其決策能力和知識水平。這種離身性使得機器人能夠超越自身的物理限制，與更廣泛的環境和系統進行交互，實現更高效的信息處理和智能行為。

4反身性

反身性是指智能系統能夠對自身的狀態、行為和決策進行自我反思和調整。在人機環境生態系統智能理論中，反身性強調機器人需要具備自我監控和自我優化的能力。例如，機器人可以通過內置的傳感器和反饋機制實時監測自身的性能和環境變化，并根據這些信息調整其行為策略。這種反身性使得機器人能夠不斷學習和適應新的情境，優化自身的智能行為，從而更好地與人類和環境進行互動。

5情境性

情境性強調任何智能行為都發生在特定的社會文化與物理情境之下。擬人化機器人必須具備強大的情境建模與理解能力。這意味著機器人需要能夠感知和理解其所處的環境，包括物理空間、社會關系和文化背景。例如，在不同的文化環境中，機器人需要能夠理解當地的社會規范和禮儀，并據此調整自己的行為。通過情境性，機器人能夠更好地適應不同的環境，與人類進行自然的互動。

6涌現性

涌現性強調整個生態系統的智能水平大于其各部分之和。擬人化機器人的價值在于它能激發和促進整個人機環境生態系統（HMEE）產生新的、更高階的協同模式。這意味著機器人不僅僅是人類的工具，而是生態系統中的一個智能主體，能夠與其他主體（如人類、其他機器人和環境）相互作用，形成復雜的協同效應。例如，在一個智能工廠中，擬人化機器人可以與人類工人和自動化設備協同工作，提高生產效率和質量。通過涌現性，機器人能夠為整個生態系統帶來新的價值和可能性。

人機環境生態系統智能理論為理解高級擬人化提供了全面的視角。主體間性、具身性、離身性、反身性、情境性和涌現性六個關鍵維度相互作用，共同定義了擬人化機器人的核心特征。通過這些維度，擬人化機器人不僅能夠與人類建立深度協作，還能在復雜的社會和物理環境中自然地互動，從而實現更高的智能水平和更廣泛的應用價值。

2.3 核心要素界定

基于上述演進與理論，本文將現代機器人“擬人化”的核心要素歸納為以下四個方面：

（1）形態擬真：指機器人在物理形態、材質觸感、運動方式等方面對人類的模仿程度。這不僅關乎美學，更直接影響人機交互的自然度和信任感。例如，采用柔性材料制成的電子皮膚能提供更真實的觸覺反饋，減少交互時的不適感。

（2）行為自然：指機器人動作的流暢性、協調性以及對環境的適應性。一個行為自然的機器人，其動作軌跡符合人體工學，反應速度與人類預期相匹配，并能在非結構化環境中靈活應對突發狀況。

（3）認知共情：這是擬人化的靈魂所在。它包含兩個層面：一是意圖理解，即準確解讀人類言語、手勢、眼神等多模態信號背后的深層意圖；二是情感共鳴，即能夠識別、理解并適當地回應人類的情緒狀態，建立起情感連接。

（4）價值對齊：這是最高階也是最具挑戰性的要素。它要求機器人的決策邏輯和行為準則與人類社會的核心價值觀（如安全、公平、隱私、尊重）保持一致。在HMEE框架下，價值對齊還意味著機器人需考慮其行為對整個生態系統（包括其他生物和環境）的長遠影響。

這四大要素層層遞進，共同構成了一個完整的擬人化能力體系，為后續的技術突破與應用探索提供了清晰的坐標。

3.1 感知與交互層：打造“有血有肉”的軀體

擬人化的根基在于機器人能否擁有一個能與世界進行豐富交互的“軀體”。首先，傳統的剛性傳感器無法提供細膩的觸覺體驗，近年來，基于石墨烯、離子凝膠等新材料的柔性電子皮膚技術與仿生觸覺取得重大突破，這些電子皮膚不僅能感知壓力、溫度、濕度等多種物理量，還能像人類皮膚一樣彎曲、拉伸，甚至具備自修復能力，有些實驗室已開發出能分辨不同紋理（如絲綢與砂紙）的電子皮膚，為機器人執行精細操作（如手術、護理）提供了可能。再者，擬人化機器人需要具備媲美甚至超越人類的視聽覺能力，實現高保真視聽覺融合，在視覺方面，事件相機（Event Camera）因其超高的時間分辨率和動態范圍，能有效應對高速運動和強光變化場景，在聽覺方面，麥克風陣列與先進的波束成形算法使機器人能在嘈雜環境中精準定位聲源并分離語音，更重要的是，視聽覺信息的深度融合，使得機器人能通過觀察唇動輔助語音識別，或通過聲音線索推斷說話者的情緒狀態。目前，大語言模型（LLM）的出現徹底改變了人機對話的范式，現代擬人化機器人不僅能進行流暢的閑聊，還能結合上下文進行復雜的任務規劃與知識問答。然而，真正的自然交互遠不止于語言，多模態交互技術將語言、表情、手勢、姿態等信號進行統一建模，使機器人能綜合所有線索來理解用戶的真實意圖，如當用戶一邊說“我沒事”一邊低頭嘆氣時，機器人應能識別出其真實的情緒狀態并給予關懷。

3.2 認知與決策層：注入“善解人意”的心智

如果說感知層是軀體，那么認知層就是心智，這也是實現認知共情與價值對齊的關鍵。具身智能理論認為，智能是在身體與環境的持續互動中涌現出來的，對于擬人化機器人而言，這意味著其學習和決策過程必須緊密結合其物理形態和所處環境，強化學習與仿真環境的結合，使得機器人可以在虛擬世界中進行海量試錯，快速掌握復雜的物理交互技能，如抓取不規則物體、在擁擠空間中導航等，這種“在做中學”的模式，比純粹的數據驅動學習更接近人類的學習方式。另外，情感計算旨在賦予機器識別、理解、表達和回應人類情感的能力，前沿研究已能通過分析微表情、生理信號（如心率變異性）和語言韻律，以較高準確率識別人類的基本情緒（喜、怒、哀、懼等），更進一步，一些系統開始嘗試理解更復雜的社會情感，如尷尬、自豪或內疚，同時，通過可控的面部表情、肢體語言和語音合成，機器人也能向人類傳遞其“內部狀態”，建立起雙向的情感通道。未來，可解釋AI與價值對齊機制將會越來越重要，隨著機器人決策的復雜性增加，其“黑箱”特性引發了嚴重的信任危機，可解釋AI技術致力于打開這個黑箱，向人類清晰地展示其決策依據和推理過程，這對于價值對齊至關重要，例如，在醫療陪護場景中，如果機器人建議某項治療方案，它應能解釋其推薦理由（如基于最新的臨床指南和患者的具體數據），并允許醫護人員進行干預和修正，此外，研究人員正在探索將倫理原則（如功利主義、道義論）直接編碼進機器人的目標函數或約束條件中，從源頭上確保其行為符合人類價值觀。

3.3 系統與生態層：構建“共生共榮”的網絡

在人機環境生態系統（HMEE）視角下，單個機器人的強大遠遠不夠，其必須能融入一個更大的智能網絡。數字孿生技術為物理世界創建了一個實時、高保真的虛擬鏡像，擬人化機器人可以利用這個數字孿生體進行前瞻性的規劃和模擬，預測其行為對環境和其他智能體的影響，在智慧城市中，一個擬人化的服務機器人可以通過城市的數字孿生模型，提前規劃最優路徑，避開人流高峰，并與其他交通參與者（如自動駕駛汽車）進行協同。未來的應用場景往往是多個機器人或人機混合團隊共同作業，高效的多智能體協同算法，如基于共識的分布式優化、分層任務分配等，使得團隊成員能夠自主協商、分工合作，共同完成復雜任務，在這種協同中，擬人化機器人不僅要理解人類隊友的意圖，也要能與其他機器人進行高效的“機器-機器”溝通。與此同時，擬人化機器人需要處理海量的感知數據并進行實時決策，這對算力提出了極高要求，邊緣-云協同架構巧妙地解決了這一矛盾，將對延遲敏感的任務（如緊急避障、實時表情生成）放在機器人本地的邊緣計算單元處理，而將需要大量計算資源或全局知識的任務（如長期記憶、復雜規劃）卸載到云端，這種架構既保證了交互的實時性，又充分利用了云端的強大算力。

4.1 醫療健康：從精準治療到情感慰藉

在醫療領域，擬人化機器人正展現出巨大的潛力。面對全球老齡化浪潮，擬人化陪伴機器人可以成為老年人的“生活管家”和“情感伴侶”，它們不僅能提醒服藥、監測健康指標、協助簡單家務，更能通過情感計算技術感知老人的情緒低落，并主動發起聊天、播放音樂或聯系家人，有效緩解孤獨感，在康復訓練中，具有擬人化外形和自然交互能力的康復機器人，能極大地提升患者的訓練依從性和積極性。對于患有自閉癥、社交恐懼癥等心理障礙的患者，與真人治療師互動可能帶來巨大壓力，擬人化程度適中的社交機器人則提供了一個安全、無評判的練習環境，它們可以標準化地執行社交技能訓練腳本，并通過情感反饋幫助患者理解和練習適當的情緒表達。高度擬人化的手術機器人，如達芬奇系統的下一代產品，正朝著更精細的觸覺反饋和更自然的主從控制方向發展，使外科醫生能獲得近乎“親手上陣”的操作體驗，在護理領域，擬人化護理機器人能以更溫柔、更體貼的方式為病人翻身、喂食，其擬人化的外表和行為有助于減輕病人的焦慮和不適。

4.2 工業制造：邁向以人為本的“工業5.0”

工業5.0的核心理念是“以人為本”，強調人機協作而非機器替代。擬人化協作機器人是這一理念的最佳體現。在柔性生產與技能傳承方面，擬人化機器人擁有與人類工人相似的工作空間和操作方式，能夠無縫融入現有生產線。它們可以承擔重復、繁重或危險的任務，而人類則專注于需要創造力、判斷力和靈活性的工作。更重要的是，通過示范學習，經驗豐富的老師傅可以直接“手把手”教會機器人復雜的裝配技巧，實現寶貴工藝技能的數字化傳承。在人機共融的安全保障領域，擬人化機器人內置了多重安全機制，其柔性關節和力控技術使其在意外接觸時能立即停止或回縮，避免傷害，同時，其行為自然性（如平滑的啟動/停止、可預測的運動軌跡）也讓人類工人感到安心，愿意與其近距離協作。

4.3 教育與服務：塑造個性化與沉浸式體驗

在教育和服務領域，擬人化機器人正重塑用戶體驗。擬人化教育機器人可以根據每個學生的學習進度、興趣點和認知風格，動態調整教學內容和方法，它們不僅能耐心解答問題，還能通過表情和語氣的變化來激勵學生，營造出一種一對一輔導的沉浸式氛圍，對于特殊兒童教育，其標準化和可重復性優勢尤為突出。在商場、酒店等服務場所，擬人化服務機器人可以提供迎賓、導覽、點餐、送物等一站式服務，其擬人化的外形和自然的交互方式，相比冰冷的自助終端，能顯著提升顧客的服務體驗和品牌好感度。在地震、核泄漏等極端危險環境中，高度擬人化的救援機器人可以代替人類進入現場，其類人的形態使其能更好地利用為人類設計的工具和設施（如開門、操作閥門），其強大的環境感知和自主決策能力則能高效完成搜救任務。

未來，擬人化機器人將不再是單一技術的堆砌，而是多種前沿技術深度融合的產物。柔性電子、生物混合材料、神經形態計算芯片等將共同打造出擁有“血肉之軀”和“類腦思維”的超級智能體。其感知、認知、決策、行動將形成一個高度閉環、自洽的系統，真正實現“身心合一”。在人機環境生態系統（HMEE）框架下，擬人化機器人的終極角色將是生態系統的“共生伙伴”，這意味著其設計目標將從滿足特定功能需求，轉向如何在生態系統中找到最佳的“生態位”，一個家庭服務機器人不僅要會做家務，還要能理解家庭成員間的關系動態，促進家庭和諧；一個城市服務機器人不僅要提供信息，還要能感知城市的情緒脈搏，為城市管理者提供決策支持。借助大數據和終身學習技術，未來的擬人化機器人將具備極強的個性化能力，它們會隨著時間推移，不斷學習和適應特定用戶的行為習慣、偏好和價值觀，形成獨一無二的“個性”，同時，它們也將具備初步的社會化能力，能在多用戶環境中理解復雜的社交規則，并扮演合適的角色。隨著擬人化程度的加深，相關的倫理和法律問題將愈發凸顯，社會將迫切需要建立一套完善的法規體系，明確擬人化機器人的法律地位、權利與義務邊界、數據隱私保護規則以及事故責任認定標準。負責任的創新將成為行業發展的主旋律。

6.1 “恐怖谷”效應與社會接受度

當機器人的擬人化程度達到某個臨界點時，微小的不完美反而會引發人類強烈的不適感，即“恐怖谷”效應，這嚴重阻礙了高度擬人化機器人的社會接納。設計師應采取“適度擬人化”原則，根據具體應用場景選擇合適的擬人化程度。在需要建立情感連接的場景（如陪護），可側重于行為和情感的自然性，而非追求極致的外觀逼真；在功能性場景（如工業），則可采用更抽象、更具親和力的設計語言。同時，加強公眾科普，增進對機器人技術的理解，也有助于跨越“恐怖谷”。

6.2 倫理困境與價值沖突

擬人化機器人在決策時可能面臨復雜的倫理困境。例如，在自動駕駛汽車的“電車難題”中，如何權衡不同生命的價值？當機器人與用戶建立了深厚的情感連接后，其收集的隱私數據如何保護？應對策略必須將倫理考量前置到技術研發的全生命周期，建立跨學科的倫理審查委員會，制定詳細的倫理設計指南，推廣可解釋AI技術，確保機器人的決策過程透明、可追溯、可干預。在數據層面，嚴格遵守“最小必要”原則，并采用聯邦學習、差分隱私等技術保護用戶隱私。

6.3 對人機環境生態系統的潛在擾動

一個設計不當的擬人化機器人可能會對HMEE造成負面影響。例如，過度依賴機器人可能導致人類某些能力的退化（如社交能力、動手能力）；大量機器人的部署可能對就業市場造成沖擊；其生產和廢棄也可能帶來新的環境問題。在評估擬人化機器人項目時，必須進行全面的社會影響評估和環境影響評估。政策制定者應引導技術發展與社會需求相匹配，通過再培訓計劃幫助勞動力轉型。同時，大力推動綠色機器人技術，從設計源頭就考慮產品的可回收性和環境友好性。

6.4 技術瓶頸與安全風險

當前技術在實現真正意義上的認知共情和價值對齊方面仍存在巨大鴻溝。此外，高度互聯的擬人化機器人也面臨著被黑客攻擊、數據泄露等嚴峻的安全風險。鑒于此，應持續加大對基礎研究的投入，特別是在通用人工智能、意識科學等前沿領域的探索。在工程層面，構建多層次、縱深防御的安全體系，從硬件、操作系統、通信協議到應用軟件，全方位保障機器人系統的安全可靠。

機器人“擬人化”正引領著一場深刻的人機關系變革。它不僅是技術進步的必然結果，更是人類對更和諧、更高效、更具人性化的未來生活圖景的主動追求。然而，這場變革的航程充滿機遇與暗礁。若僅從工具理性的角度出發，盲目追求技術的極致擬真，可能會迷失方向，甚至引發不可預見的社會與倫理危機。因此，必須將機器人“擬人化”的發展置于“人機環境生態系統智能”的宏觀框架之下進行審視和引導。這意味著，我們的目標不應是創造出一個個孤立的、完美的“人造人”，而是要培育出能夠與人類、環境及其他智能體和諧共生、共同進化的“生態公民”。

鑒于此，首先，要確立“生態位適配”為核心設計理念，在研發之初，就應明確擬人化機器人在整個人機環境生態系統（HMEE）中的角色定位和價值貢獻，確保其功能、行為和價值觀與生態系統的整體目標相一致。其次，應構建跨學科協同的治理體系，機器人擬人化涉及技術、倫理、法律、社會、心理等多個維度，必須打破學科壁壘，建立由工程師、倫理學家、社會學家、法學家、心理學家和公眾代表共同參與的協同治理機制。再者，積極加強“人機環境生態系統”通識教育，在全社會范圍內普及人機環境生態系統（HMEE）理念，培養公眾對擬人化技術的批判性思維和負責任的使用習慣，為技術的健康發展營造良好的社會氛圍。最后，要設立專項基金支持負責任的創新，政府和企業應設立專項資金，優先支持那些在倫理設計、環境友好、社會效益等方面表現突出的擬人化機器人項目，引導產業向善發展。

總而言之，機器人擬人化的未來，不在于它有多像人，而在于它能為“人-機-環境”這個命運共同體創造多少價值。唯有秉持敬畏之心，以生態智慧為指引，我們才能駕馭這場技術浪潮，共同邁向一個人機和諧、萬物共生的美好未來。

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