高校開學季將至 南鐵迎來學生旅客出行高峰
2026-02-22 13:04 9,873次浏览北京8月10日電(記者 吳濤)今年上半年，我國機器人產業營業收入同比增長27.8%，工業機器人和服務機器人產量同比分別增長35.6%和25.5%，連續12年位居全球最大工業機器人應用市場。未來機器人又將如何發展，重心在哪？ 2025世界機器人大會在北京舉行。記者 吳濤 攝 機器人「花活」越來越多 在2025世界機器人大會期間，眾多機器人帶來新功能，除了唱歌、跳舞、聊天等常規動作外，醫療機器人層出，物流機器人落地應用越來越廣，甚至保姆等服務機器人「花活」也越來越多。此外，北京亦莊「機器人大世界2.0」正式啟幕，全球首個具身智慧機器人4S店和機器人主題餐廳「機器人焰究所」已經成為大會期間的地標。 由此可見，現在消費者日常生活中「機器人含量」越來越高。渴了，機器人可以為您倒咖啡、斟茶；累了，機器人幫您收拾打掃；無聊了，機器人還可以對話聊天。 在倉儲物流領域，智狼貨到人系統等智能產品已廣泛應用於服裝、醫藥、3C等行業。相關案例可充分利用12米以下的庫房空間實現高密度存儲，存儲坪效相比普通倉庫提升4倍以上，入庫上架效率提升6倍，揀貨環節準確率高達99.99%。 資料顯示，工業機器人應用範圍覆蓋國民經濟71個大類、241個中類；醫療、配送、養老等服務機器人融入生活百態，開闢民生服務新空間。2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 機器人未來發展重心在哪？ 在2025世界機器人大會期間，聯合國工業發展組織副總幹事鄒刺勇表示，當前，機器人正在與人工智慧技術加快融合，並深度重構產業現代化路徑，有力驅動生產力大幅躍升。特別是作為智慧機器人的最高形態、具身智能的最佳載體，人形機器人正在加速創新迭代，並深度賦能社會生產與日常生活。 也許很多消費者會有疑問，為什麼目前機器人為什麼還沒有大規模普及？宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興認為，目前人形機器人的硬體哪怕是靈巧手、整機等，某種意義上完全夠用，當然不夠好，要持續做得更好。 「目前的硬體夠用，最大的挑戰還是具身智能AI完全完全不夠用，這也是限制當前機器人，尤其是人形機器人大規模應用的地方，就是機器人大模型或者具身智能到現在為止還是不太夠用。」王興興表示。 電子與電氣工程師協會(IEEE)主席兼執行長凱薩琳·克萊默表示，AI和機器人確實在重塑著我們的世界。在發展的過程中，要關注的是倫理性、包容性和穩定性，推動可持續發展目標的關鍵就是來自於這些方面。(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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