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江苏省2025年4月联合模拟语文试卷及参考答案
一、现代文阅读(35分)
(一)现代文阅读Ⅰ(本题共5小题，19分)
阅读下面的文字，完成1~5题。
人形机器人作为一种科幻想象已有很长的历史，但世界上第一台真正意义上的人形机器人直到1973年才诞生于日本，它有双足、双臂，但非常简陋，功能很少，走路也很困难。之后的几十年里，全世界各地推出了不同的人形机器人，在科学家和工程师们的努力下，它们学会用双足行走，做一些简单的抓取动作，甚至还能跟人聊上几句，不过它们离我们的生活都还很遥远。后来出现了各种专用机器人，它们不追求人的形貌和能力，而是聚焦不同的场景和需求，更快获得了市场的认可。既然如此，人们为什么还一定要执着于造出像人这样拥有双足、双臂的机器人呢对于这种执着，研究者们通常认为，人形机器人是机器与人类社会融合的最大公约数——它可以适应人类的各种生活环境，比如楼梯的高度、扶手的位置、门把手的位置、厨房操作台的高度等；可以使用各种专为人类设计的工具，比如剪刀、扳手、键盘等。这就意味着，它可以帮人类做更多我们不想做的事情。此外，拟人化的外形，也更容易在情感上被我们接纳。
但双足加双臂的结构，使得机器人本身成为一个高度不稳定的系统。仅是让它像人一样协调地运动起来，比如最基本的走路、抓杯子，就把全世界的科学家难住了几十年。这也造成人形机器人研究在学术界是一个非常小众的领域，在产业界则迟迟无法落地。“从学术上来说，过去的机器人研究是一个投入产出比非常低的领域。同样智力和能力的团队，做其他领域可以更容易获得很好的成果，但是做机器人就不容易，有大量枯燥、乏味的工作要做，要动那么多硬件，周期也长。很多聪明的人不愿意做，这跟最近几年的情况很不一样。”清华大学自动化系研究员、机器人控制实验室主任赵明国说。
自2022年以来，人形机器人行业密集成立了一众创业公司，融资金额不断创新高。不同行业的巨头，如特斯拉、小米、小鹏、美的、蚂蚁集团等等，要么已经入局，要么正在招兵买马。2025年过去的几个月里，各家公司推出的人形机器人都开始上阵，在视频里展示各种绝技：跑步、翻跟头、打拳，或者进厂打工、端茶倒水。事实上，机器人技术的发展确实在加快。十多年前，随着强化学习、模仿学习等AI技术的兴起，人形机器人的研究范式从传统的机电控制逐渐向深度学习转移。更大的转折点发生在2022年ChatGPT的横空出世，大模型从此变成了人工智能的主流技术路径，计算机专家们甚至看到了通用人工智能(AGI)实现的希望。而要实现AGI，很多人认为，光有大脑的智能还不够，还需要有身体的智能。所以，过去两年从AI的版图里分出了一个新的领域，那就是具身智能。最通俗理解，具身智能就是有身体的智能，它强调智能的来源包括智能体的身体与周围物理环境的交互，而不仅仅是“大脑”层面，而具身智能最佳的载体就是人形机器人。所以，发展人形机器人成了推动AGI的必由之路。
大模型给机器人领域带来的更深刻的变化，是指出了一条新的道路，那就是“端到端”。简单来说，就是只管输入和输出两头，而且只用输入原始数据，不需要对数据进行分割，中间怎么运算则交给算法来完成，最终机器会从海量的数据中识别出规律和特征，从而得到正确的输出结果。加州大学洛杉矶分校工程学院教授丹尼斯·洪提供过一段解释：“在前人工智能时代，我们长期以来对机器人的操控是基于模型，它的原理其实不难理解：我们用数学和物理，把机器人的运动拆解成一堆方程式，然后输入机器人的‘大脑’。就像你给它一本操作手册，告诉它什么时候该迈哪只脚、用多大力气、身体往哪边倾。飞机、汽车也都是这么被控制的。这套方法的好处是可控——你知道它为什么能动，也知道它出错时错在哪儿。但问题也很明显：真实世界的变化太多了，模型再精准，也总有想不到的地方。比如地板打滑、风吹、碰了一下桌角，机器人就容易‘蒙’。”而现在，科学家可以不再给机器人操作手册，而是让它自己学。“比如我们给它成千上万段走路、转身、上下坡的动作数据，它就能从里面找出规律，你不用教它牛顿定律，它也能慢慢学会走得稳、站得住，这种方式就叫‘端到端’。”如今在机器人领域，越来越多人相信，通过大规模的数据采集和训练，可以让机器人学会举一反三，适应复杂多变的物理环境和动态任务，从而成为真正的具身智能机器人或者说通用人形机器人。
人形机器人产业如今的发展，很大程度上还是基于技术和资本的逻辑，对于它可能带来的失业问题、安全和伦理风险等，都缺乏与技术发展相匹配的研究和共识。技术界和产业界忙着攻克机器人的技术难关，布局规模化生产，根本无暇顾及这些问题。而传统的研究伦理的人文社科学者，则对发展越来越快、越来越艰深的智能技术体系和产业缺乏深入的、足够丰富的经验，这对他们的研究和思考构成了阻碍。
如果能够实现所谓的通用能力，人形机器人将与人类历史上的蒸汽机、汽车