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2025-11-17 19:26 9,792次浏览一邊是「非人形」機器人焊接、碼垛、洗盤子，一邊是人形機器人做咖啡、打爆米花、送東西……在2025世界機器人大會(WRC)現場，不少傳統工業機器人公司開始在展位上亮相其最新研發的人形機器人。北京商報記者探訪發現，在越來越多工業機器人走向人形機器人背後，具身智慧機器人已從技術探索階段邁入規模化價值創造新階段，不同於以往講求精度的「剛性約束」，它們開始擁抱更多的不確定性，同時，比追求「人形」更重要的是，誰的機器人能更快上崗，以及推動「人形機器人+行業」生態構建。 從工業走向人形是進化 8月8日，在2025世界機器人大會開幕當天，作為港股「協作機器人第一股」的越疆科技也正式發布了旗下具身智能人形機器人DOBOT AtomⅡ，並借「機械臂+人形+多足」具身智慧機器人平臺宣布「具身智慧機器人已從技術探索階段邁入規模化價值創造新階段」。 在越疆科技的展位上，給現場觀眾接打爆米花的正是DOBOT AtomⅡ。越疆科技工作人員向北京商報記者介紹稱，這是一款能達到毫米級精度的機器人，同時還具備雙腦協同決策功能，除了能夠在狹窄的操作臺之間靈活轉身，平穩精準地將爆米花倒入盒中遞給觀眾，還能快速回應觀眾揮手、比心、鼓掌等互動需求。 同樣，在傳統工業機器人領域深耕的新松機器人，也在具身智能上加速跑起來。此次大會上，公司不僅展出了新松智能類人雙臂平臺、「松羿」輪式人形機器人、「松行」雙足人形機器人和睿可RICO輪式人形機器人，還與阿依瓦公司共同召開了「具身智能技術聯合發布會」。 在新松公司品牌與文化管理中心總經理哈恩晶看來，公司做人形機器人是傳統工業機器人發展過程中自然而然的過渡。「人形機器人是國家重點布局的未來產業，為我們指引了技術升級和市場發展的新方向，同時，作為傳統工業機器人公司，我們也有技術儲備和經驗積累。更重要的是，目前客戶提的需求越來越高，例如要實現小批量多品種生產，人形機器人的柔性生產方式會更加適配。」 越疆科技首席科學家郎需林表示，公司從2023年起正式啟動人形機器人研發，但實際更早就在做底層準備，從控制器、驅動器到關節模組的自研能力。之所以進場做人形機器人，是因為公司看到了AI模型湧現帶來的控制、認知、交互能力突破，讓「人形」不再是外形模仿，而是「人類行為的具身再現」。 「從工業走向人形，不是換賽道，而是向更高階複雜系統進化。越疆進入人形機器人領域的核心考量是『從任務工具到智能體』的趨勢判斷。工業機器人擅長精準重複，人形機器人則要解決感知、認知、泛化等更高維度的問題。」郎需林說。 人形機器人是平臺級生態系統 據《人形機器人產業發展研究報告(2024年)》預計，2045年後，我國在用人形機器人超過1億臺，進入各行業領域，整機市場規模可達約10萬億元級別。目前，我國人形機器人主流產品也正加快從「舞臺上動起來」向「工廠裡用起來」轉變。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等，這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。 謝凱旋表示，作為「從製造現場走出來」的具身智能公司，越疆科技不搞「概念炫技」、不比誰做得像人，而比誰的機器人能更快走上「崗位」。 另外，新松機器人方面，哈恩晶指出，從新松機器人的發展歷程來看，新松複合機器人已在半導體、3C電子、科研教育、汽車工業、新能源、醫藥等各行各業積累了成熟的規模化應用經驗，這也為後續新松具身智能人形機器人系列產品的技術研發和場景應用提供了強大的技術儲備和深厚的經驗積累。此外，除具身智慧機器人全矩陣產品外，新松還將具身智能技術與各類工業裝備、生產線及數位化車間相結合，為產業高端化、智能化升級提供更先進的解決方案。 「工業機器人講『剛性約束』，而人形機器人強調『靈活泛化』。過去強調精度，現在更要擁抱不確定性。」郎需林表示，「這要求我們在算法架構、感知模型和運動規劃上全面升級。我們不是為了『人形』而人形，而是相信具身智能終將是人與機器協作的高級形式。人形機器人不會是一個產品，而是一個平臺級生態系統。我們希望不只是推出機器人，更推動『人形機器人+行業』生態的構建。」 郎需林進一步展望旗下具身智慧機器人走進千家萬戶的未來形態，「在不久的將來，我們的人形機器人在車間與工人並肩作業，六足機器狗在災區替人類穿越險境，機械臂在家庭為老人遞上一杯溫水等等。」 此次大會上，ABB機器人中國研究中心負責人張佳帆在進行主題演講時表示，自主多功能機器人時代——一個真正實現多功能性和自主性的新時代即將到來，機器人將能夠在無需人工幹預的情況下實時、毫不費力地在不同任務之間無縫切換。 北京商報記者 盧揚 程靚
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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