一圖讀懂「人工智慧+」將怎樣影響你我生活
2025-10-26 03:31 3,596次浏览外骨骼機器人助力腿腳不便的老人行走，手功能康復訓練一體機精準引導患者恢復抓握能力，智能養老機器人通過AI語音交互緩解獨居老人的孤獨感……作為北京亦莊萬臺機器人創新應用計劃應用場景系列賽的首場落地賽，7月29日，2025北京智能康養機器人應用大賽在北京經濟技術開發區(北京亦莊)舉行，40支頂尖團隊攜53件創新產品同臺競技，為應對全球老齡化挑戰提供「中國智造」解決方案。 此次大賽聚焦機器人在養老服務中的康復訓練、護理照護、智能陪伴、健康監測、公共服務五大剛需場景，吸引了來自全國各地的40支參賽團隊參與，覆蓋頭部企業、頂尖高校和科研院所等創新主體。大賽匯聚53件智能康養機器人產品，涵蓋硬體製造、軟體開發、養老運營等產業鏈上下遊環節。 值得一提的是，大賽開創性引入「產銷直通車」模式：通過政產學研用多方聯動，進一步促進供需精準對接。具體而言，賽事不僅比拼和檢驗供給端的技術實力、展示創新成果，還邀請需求端參與進來，讓參賽產品通過路演展示、案例分享及合作洽談等方式，連結養老機構、醫療機構、社區老人等用戶，促成採購與合作意向的達成。尤其是，賽事引入來自醫療康復和健康管理服務中心的應用專家評委，以及來自投資機構、融資租賃公司的市場專家評委，助力優質項目加速商業化落地。 大賽還特別邀請了6位社區志願者「測評官」，從用戶視角反饋產品體驗。「我認為機器人養老是未來趨勢，今天看到很多具有專項功能的機器人，比如在助行、手部康復等方面具備一定智能化水平，我期待未來能有綜合類的『保姆機器人』出現。」73歲的「測評官」張大爺說。 獲得本次大賽一等獎的北京大艾機器人有限公司是一家專注於外骨骼機器人研發的企業，此次帶來足底壓力檢測系統、下肢外骨骼機器人等產品參賽，助力老年人更省力地行走。該公司董事長帥梅表示：「參賽有助於我們提升市場認知度與品牌競爭力，促進精準對接和加速落地。」 當前，康養機器人領域正處於探索發展的關鍵階段。北京市出臺《關於加強設計服務推動居家適老化改造和產業發展的實施方案(試行)》，首批9個適老化改造公共樣板間已建成投用。雖然已有不少產品在健康監測、輔助移動、簡單陪伴等基礎場景實現初步應用，但行業整體在複雜環境適應性、精細化照護水平、成本控制等方面仍有提升空間，技術成熟度與市場普及度亟待提高。 「基於這一現狀，北京經開區舉辦此次賽事，旨在以真實養老需求為出發點，挖掘『能用、好用、耐用』的創新產品，推動康養機器人從『實驗室』走向『家庭』、從『概念驗證』邁向『場景落地』。」北京經開區有關負責人表示，此次賽事不僅是競技的舞臺，更是產業生態共建的起點，希望通過以賽促研、以賽促用、以賽促產，助力機器人技術從實驗室走向養老一線，讓創新成果更貼合老人真實需求。 民政部、全國老齡辦發布的《2024年度國家老齡事業發展公報》顯示，截至2024年底，我國60歲及以上老年人口達到3.1億，佔總人口的22%。預測到2035年左右，我國60歲及以上老年人口將突破4億，在總人口中的佔比將超過30%。銀髮族對養老服務的巨大需求，為康養機器人打開了廣闊的市場空間。 據方正證券研究中心數據，近年來智慧機器人在養老領域的滲透率不斷提升，2023年市場規模已達到近250億元，預計未來數年內，養老機器人市場將保持15%的年複合增長率，到2030年，智能養老機器人將實現普遍落地，市場規模達到約660億元。 不過，國家地方共建具身智慧機器人創新中心算法專家紀俊傑表示，從技術角度看，像機器人運行數據、人機互動數據等具身智能的數據無法像大模型那樣從網際網路獲取，必須到養老院等具體場景點對點地人工採集，且需攜帶專業設備完成標準化統計，成本較高。這意味著定製化需求與規模化生產之間可能存在矛盾。 據了解，在智能康養機器人領域，北京亦莊承擔多個國家級重大專項科研任務、牽頭制定多項養老機器人國際、國內標準，培育出情感陪伴、康復輔助等領域的領軍企業，在智能護理、安全監護等細分賽道取得突破，部分產品已在醫療機構開展臨床應用。
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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