西藏大學附屬阜康醫院高原健康與醫學轉化研究院在拉薩揭牌成立
2025-10-25 12:25 7,751次浏览北京8月10日電 (孫豔平)正在召開的2025世界機器人大會「產業發展」主論壇上，北京經濟技術開發區發布具身智能社會實驗計劃，並配套發布《北京經濟技術開發區關於推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》(以下簡稱「具身智慧機器人十條」)專項支持政策，以十條硬核措施全方位支持企業發展，精準賦能具身智慧機器人產業發展。 作為北京機器人產業發展高地，北京亦莊憑藉充滿活力的創新生態，已成功吸引眾多機器人產業鏈上下遊優勢企業在此集聚。為加快推進具身智慧機器人產業創新突破與高質量發展，此次出臺的專項政策，聚焦軟硬技術協同攻關、數據要素先行先試、應用場景牽引推廣、新業態全鏈條培育等關鍵領域，全國首創數據採集實訓場獎勵、二次開發社區支持、「打樣券」、人形機器人銷售補貼、供應鏈響應平臺支持等支持措施，加快推動具身智慧機器人創新發展，搶佔全球機器人產業制高點。 謀「新」而動。隨著人形機器人「天工」、通用具身智能平臺「慧思開物」接連落地，越來越多的「全球首個」在北京亦莊誕生。聚焦軟硬協同攻關，「具身智慧機器人十條」精準發力關鍵環節，通過揭榜掛帥、重大專項配套、「白菜心工程」等方式，支持企業開展「大腦」「小腦」、機器人通用本體及關鍵零部件等技術攻關。推動產學研合作，建設產教融合基地，支持建設校企聯合實驗室、共性實驗室，按照項目總投資情況給予最高500萬支持，為機器人產業發展注入源源不斷的創新動力。 要素賦能。北京亦莊聚焦數據、本體等關鍵要素，多措並舉破解數據採集貴、場景落地難等難題。支持真實世界數據採集，有序推動全域開放真實世界場景數據採集點位，打造一批標杆具身智能實訓場，對於成功認定的實訓場給予資金獎勵。探索數據交易共享機制，推動具身智能數據開源開放，每年發放1億元「數據券」，引導企業採購數據集、數據接口、數據模型等數據產品。鼓勵企業建設機器人二次開發社區，為開發者團隊提供共享本體、免費空間、算力補貼等要素支撐，每年最高給予3000萬元，為垂類領域應用項目開發提供保障。 場景牽引。從研發到應用，北京亦莊還致力於打通機器人落地的「最後一公裡」。今年2月，北京亦莊發布萬臺機器人創新應用計劃，開放高端製造、教育教學、產業園區等九大標杆場景資源。以應用場景牽引推廣，「具身智慧機器人十條」進一步推動落實該計劃，從未定型產品首試首用、首臺(套)獎勵，到標杆場景建設，分階段提供全鏈條支持，加快推廣應用機器人產品。 生態育「鏈」。從單打獨鬥到全鏈協同，北京亦莊進一步培育新業態鏈條，完善產業鏈供應鏈體系。支持搭建機器人供應鏈快速響應平臺，依據項目投入按比例扶持，發放「打樣券」，削減整機與零部件打樣成本。率先布局人形機器人中試產線，探索「機器人生產機器人」柔性模式，從生產、銷售兩端給予資金支持，全方位支持製造能力和水平雙提升。強化金融賦能，鼓勵租賃使用機器人產品，支持企業為人形機器人整機投保並對保費給予補貼。支持打造機器人4S店等新業態，鼓勵「以賽促產」，支持多方合作舉辦機器人馬拉松等品牌賽事。推動國際要素融通發展，為機器人領域有影響力的社會組織提供開辦與運營經費支持。強化人才保障，為產業人才提供綜合支持。 作為世界機器人大會永久會址所在地，北京亦莊在去年世界機器人大會上，已發布建設全球一流具身智慧機器人產業新城行動計劃，實施「五先」計劃，搶佔具身智慧機器人產業發展機遇。如今，北京亦莊落地國地共建具身智慧機器人創新中心國家級創新平臺，集聚星海圖、北京優必選、安川首鋼等知名機器人和智能製造生態企業300餘家，基本形成了覆蓋核心零部件、整機製造、系統集成、場景解決方案的產業鏈條，布局了柔性製造、檢驗檢測、創新孵化、應用展示等公共服務平臺，正前著力打造全球首個機器人4S店、機器人主題餐廳等新經濟業態，前瞻布局機器人二次開發社區。 下一步，北京亦莊將以「具身智慧機器人十條」為「加速器」，聚焦破解產業發展痛點和難點問題，率先實現關鍵技術突破和產品迭代熟化，營造具有國際影響力的機器人產業生態，加快形成新質生產力，打造具身智慧機器人產業高質量發展的「亦莊樣板」。(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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