演出門票退票難 困局何解
2025-11-02 02:27 7,891次浏览從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌 國產機器人出海「闖」市場(經濟聚焦·中國品牌圈粉海外) 正午時分，日本八戶市的一家烤肉店裡，顧客絡繹不絕，烤盤滋滋作響。一臺送餐機器人穩穩地穿過緊湊的餐桌過道，把剛出爐的餐點送到食客面前。「機器人送得穩穩噹噹，又乾淨又安全。」烤肉店店長不由得讚嘆。 這臺送餐機器人來自中國上海擎朗智能科技有限公司。現在，它已成為烤肉店不可或缺的一員。因人力成本居高不下、老齡化嚴重，日本越來越多酒店、飯館等場所開始引入服務機器人，以彌補人力資源的缺口。 5年前，擎朗智能開始進軍海外市場，本以為憑藉先進的技術儲備能大幹一場。但出人意料的是，日本合作方多次反饋：「有點賣不動。」 問題出在哪兒？企業團隊跑遍東京的大街小巷想尋個究竟。調研中他們發現，當地的服務節奏較慢，要求機器人的外觀有親和力，這背後是不同的文化審美差異。 最直接的問題是尺寸太大。國內流行的大體積機器人到了日本根本「走不動」，過道轉不過彎。 「我們在國內賣得很好的幾款機器人，在這裡幾乎無處安放。」擎朗智能創始人李通說。團隊需要從頭開始，設計一款「更適合日本」的機器人：體形小巧，穿行靈活，語音系統換成日語，屏幕上的動畫表情還能變換。 新的機器人就這樣誕生了——能穿過最窄49釐米的通道，機身背後配備雙層或三層託盤，還加裝了多個攝像頭和傳感器，方便感應人流中的突發狀況。 「很多調整聽起來很小，但其實很難。」李通說。比如機器人的輪胎，客戶反饋剎車後地板上會有黑色痕跡。為了解決這個問題，企業團隊一頭扎進長三角地區的供應鏈，尋找廠家重新定製輪胎……這樣的非標零件迭代過程幾乎每月都在發生。 擎朗智能目前在日本已經設立200多個技術支持點，確保常規故障能在2小時內響應，24小時內修復。 有一次，一家連鎖餐廳的店員發現機器人傳感器失靈了。報修後不到2小時，企業的技術服務人員就帶著一臺備用機器人趕到現場。新機器人上線前，只需幾分鐘雲端同步，就能接過前任留下的所有「記憶」，無須重新「培訓」。工程師將故障機器人帶回技術中心維修，整個流程乾淨利落。 「在日本僱一個服務員，成本可能很高；『僱用』機器人，只需要人工1/3的價格。」李通說，「而且機器人全年無休、效率穩定。」 機器人出口規模不斷擴大。日本不少大型連鎖餐飲集團都使用了擎朗智能的產品。在圖書館、酒店等場所，也能看到擎朗智慧機器人的身影。 為了跟上客戶的節奏，企業還在日本設立了本地化的伺服器，在保稅倉和維保點配備常用零配件，軟體也會針對日式管理特點優化算法。「產品出海，要落實到每一條生產線、每一次用戶反饋中。」李通說。 除了服務機器人，我國生產的物流機器人在日本也很受歡迎。日本帝京大學教授露口洋介認為，從拼規模到拼技術、比質量、樹品牌，機器人行業的發展壯大，是中國製造業華麗轉身的生動註腳。 今年，在第六屆日本關西物流展上，來自浙江湖州的牧星機器人(浙江)有限公司受到關注，其提供的分揀系統和GTP(貨到人)解決方案由日本東芝、三菱等公司在展會呈現。此前，該公司研發的物流機器人和軟體系統，被日本關東地區多家醫藥行業倉庫採用，滿足了當地醫藥領域不斷增長的物流需求。此外，企業為日本某知名車企設計的新型料箱搬運揀選機器人在激烈競爭中脫穎而出，贏得客戶認可。 牧星機器人是一家專注於物流機器人和設備研發生產的企業，其產品超七成出口發達國家。「目前訂單已排至9月，上半年銷售額創新高，同比增長近三成。」牧星硬體技術中心總監何梓傑介紹，「海外的物流自動化項目中，我們產品的身影越來越常見。」 眼下，企業機器人生產線高速運轉，每日穩定產出多種型號的物流機器人。「我們的機器人『力氣』跨度極大，從50公斤到1.5噸不等，小到車間裡搬零件，大到電商倉庫託舉貨物，都能勝任。」何梓傑介紹。憑藉前沿創新技術與深度本地化策略，企業已在日本市場紮根。未來，企業將根據當地物流行業的需求，持續研發、實現共贏。 本報記者 季覺蘇 劉軍國 《人民日報》(2025年08月12日 第 08 版)
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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