（成都世運會）國際世界運動會協會運動項目研究與推廣中心落戶成都
2026-02-03 18:00 2,397次浏览杭州8月14日電(林波 楊佳吟)從108米高的標誌塔頂掉落，摔在地上片刻後，它再次起身蹦躂……這款「打不死的小強」是西湖大學工學院機械工程講席教授姜漢卿實驗室研發的「昆蟲尺度的軟體機器人」。 「它個頭小小的，身長僅2釐米，體重僅2克，像極了那個生命力頑強、卻也令許多人皺眉的『打不死的小強』。」姜漢卿於近日受訪時表示，這款「昆蟲尺度的軟體機器人」能在複雜的野外環境自主爬行、跳躍、遊泳，未來可以應用於搜救、水體監測等場景。 近日，在戶外的「蠕動式爬行機器人」。 (西湖大學供圖) 為何研發這款機器人？ 姜漢卿表示，這款「小強」機器人非常輕巧，可以在沒有搭建電場、磁場的環境中自主運動，還能走出實驗室到戶外環境自由探索。 這款昆蟲大小的機器人為什麼這麼「能打」？ 姜漢卿解釋說，這款機器人的靈感來源於昆蟲。在自然界中，昆蟲等小型生物之所以能輕盈穿梭、矯健爬行，靠的正是肌肉的高效率收縮機制，它們小小的肌肉能爆發出驚人的力量。 受肌肉伸縮的啟發，姜漢卿從力學角度出發，利用彈性力和靜磁吸力的平衡來實現機器人類似肌肉收縮的運動，「我們設計了驅動系統，塞進『小強』的小身板裡。」 據介紹，驅動系統分為兩部分，下方是嵌入軟磁鐵的線圈，上方是硬磁鐵，矽膠外殼可以產生彈力。通電後，線圈產生的磁場可以進一步增強軟磁鐵和硬磁鐵之間的靜磁吸力，同時引入洛倫茲力，實現對吸力的動態調控。 這一「磁吸+彈性」的巧妙結合，讓「小強」可以在低電壓(<4V)下產生高達210N/kg的輸出力和60%的變形率，遠超傳統技術水平。 這正是最近姜漢卿實驗室提出的全新電磁彈性體驅動機制，這一機制有效突破了柔性與微型系統中傳統驅動方式的性能瓶頸，在高輸出力、大形變與低電壓驅動之間實現了有機統一，也讓「昆蟲尺度的軟體機器人」能夠在複雜戶外環境中實現完全自主運動。 此外，這款機器人的生命力也和其它昆蟲一樣強大——能耗低，只有56毫瓦，跟小LED燈差不多。 這款機器人，在未來社會生活中有何應用？ 「它們可以幫助人們做人類甚至許多機器人做不到的關鍵事情。」姜漢卿解釋說，實驗室裡幾種不同的「小強」機器人，各有所長、各司其職。 譬如，蠕動式爬行機器人，從30米的高空甚至108米高空自由落體後，還能毫髮無損地繼續匍匐前進，極限抗衝擊的能力令它非常適合在廢墟、瓦礫、狹小縫隙中執行搜救任務。未來，在地震等重大自然災害發生後，它可以被無人機從空中投放，快速滲透進入廢墟深處，尋找被困人員位置並發出信號，成為生命搜救的「先鋒兵」。 而自驅動遊泳機器人，能在自然水體中自主遊動超過一小時，未來，可以派小巧靈活的它檢測水下環境或監測汙染。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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