最大規模軍樂團將亮相九三閱兵
2026-02-27 02:00 9,931次浏览8月13日電(記者 石睿)「從來沒有在一個地方見到這麼多人形機器人，這簡直是太令人驚奇了！」 在2025世界機器人大會現場，英國工程技術學會中國區代表保羅·洛佩斯感嘆於中國機器人產業的創新活力。他認為，中國從製造大國到創新引領者的轉型，為全球提供了寶貴經驗。 全球安裝量下滑 機器人行業進入調整期 多位行業專家提到，我們正在共同見證機器人技術發展中的重要轉折點。 英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian表示，在代理式人工智慧(Agentic AI)時代，機器人將能夠完成原本只能由人類完成的任務，並且速度更快。 他認為，此前AI技術多應用於信息空間，而人類生存、生產所依賴的原子世界——包括交通、製造、物流、醫療等領域，則蘊含著更大的價值潛力。智慧機器人的出現把計算機技術與價值數百萬億的物理世界連接起來，將釋放出巨大的生產力，對於全球經濟來說是前所未有的機遇。 不過，全球機器人市場正經歷結構性調整。國際機器人聯合會(IFR)主席伊藤貴之披露，全球工業機器人年度安裝量在2022年達到55.3萬臺，此後持續下降，2024年，全球安裝量為52.3萬臺，同比再降3%。 傳統機器人強國市場也普遍遇冷。IFR數據顯示，2024年，日本工業機器人新安裝量大幅下滑7%，降至4.3萬臺；美國安裝量降幅更大，下降9%，只有3.4萬臺；德國汽車行業工業機器人安裝量低迷，2024年整體安裝量降至2.7萬臺，降幅為5%。 中國逆勢成為機器人行業穩定錨點 在全球機器人市場整體收縮的背景下，中國則表現亮眼。 伊藤貴之介紹，2024年，中國工業機器人安裝量29萬臺，逆勢增長5%，市場份額升至54%，全球超半數工業機器人在中國安裝。 與此同時，中國機器人密度(每萬名工人擁有的工業機器人數量)在2023年達到470臺，躍居全球第三，超過德國和日本，僅次於韓國和新加坡。 更值得注意的是，中國工業機器人的應用領域發生顯著轉變——通用工業的份額從2020年的38%上升至2024年53%，機器人正加速滲透千行百業。 這些數據背後，反映了中國機器人行業的獨特優勢。伊藤貴之提到，隨著工業機器人發展日益成熟，傳統應用市場已達到一定程度的飽和，但新的應用場景正在不斷拓展。中國正在推進中國式現代化建設，這將為機器人產業創造巨大需求，從長遠來看，中國仍是機器人領域的主要市場。 英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian進一步分析，中國在機器人行業中扮演著至關重要的角色，具備推動產業發展的所有關鍵要素——AI人才優勢、電子電氣學知識優勢和大規模製造業優勢。中國能夠打造既經濟穩健又實用高效的機器人，這種能力是其他國家難以比擬的。 國際合作是破解機器人發展難題的「金鑰匙」 隨著國際形勢的變化，一些國家將AI和機器人產業視為只有一個贏家的零和遊戲。 對此，聯合國工業發展組織副總幹事鄒刺勇強調，機器人行業本質是多學科交叉領域，需要研究者、實踐者、終端用戶形成良性生態，只有通過國際合作，才能克服當前面臨的技術和市場挑戰。他呼籲，必須改變你輸我贏競賽的舊觀念，機器人產業只有共贏，沒有單贏。 保羅·洛佩斯感也表達了類似觀點。他提到，儘管一些國家在機器人領域想要技術脫鉤，但企業和科研人員比以往任何時候都更渴望合作。合作是唯一的方法，只有匯聚全球智慧，才能讓機器人真正造福人類。 世界機器人大會正是合作理念的實踐平臺。保羅·洛佩斯觀察到，大會展示了來自中國、日本、韓國、中東、非洲等國機器人技術與產品，匯聚了全球最前沿的實踐案例，各國企業和科研人員相互交流學習，證明合作共贏遠比零和博弈更具生命力。 在不確定的世界中，世界機器人大會所展現的合作精神與創新活力，為全球機器人產業提供了寶貴的確定性。中國作為機器人應用最活躍的市場，正通過開放合作與技術創新，為世界貢獻著獨特的中國智慧與中國方案，推動人類共同邁向更加智能、高效、可持續的未來。(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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