北京8月12日電(記者 吳家駒)「您要不一會兒再來,機器人連續工作太久了,需要散熱歇會兒。」在2025世界機器人大會上,一展臺工作人員向記者表示。 「我們這五天快累死了,每20分鐘就安排機器人跳一次舞。有時都不敢開機器人,一開就圍滿觀眾,有觀眾鞋都被踩掉了。」另一展臺工作人員說。 2025年8月8日至12日,2025世界機器人大會在北京亦莊舉行,「人多」「走不動路」成為了參會觀眾、展商、媒體的共同感受。 2025世界機器人大會上,人形機器人受到廣泛歡迎。記者 王紫儒 攝 例如,展示格鬥機器人的宇樹科技和展示足球機器人的加速進化,兩家公司展臺相鄰而建,使該區域成為重點「擁堵區」。優必選展出可自主換電的工業機器人,演示環節甚至因觀眾過多看不到機器人本體。眾擎、逐際動力同處一個十字路口,兩家公司的機器人跳舞時,持續吸引大量觀眾圍觀,該十字路口一度堵到走不動路。 此外,煎餅果子機器人前排起長隊,嘉賓採訪時媒體擠滿採訪間,距離大會現場幾公裡的機器人4S店、機器人主題餐廳同樣吸引不少觀眾前去打卡。 今年世界機器人大會為何如此火爆? 首先,今年以來,公眾對人形機器人關注度與日俱增,人形機器人參與各類活動不斷成為話題,讓更多人希望親臨現場看看人形機器人。 同時,今年世界機器人大會規模空前,設置創新館、應用館、技術館三大展館,匯聚200餘家國內外機器人企業的1500餘件展品,參展企業數量較去年增長25%,首發新品達100餘款,是去年的近2倍。 2025世界機器人大會上,觀眾圍觀人形機器人進行格鬥。記者 賈天勇 攝 更重要的是,在今年世界機器人大會上,觀眾可以更直觀感受人形機器人。很多展臺安排了機器人表演環節,且表演頻次極高,有展臺每20分鐘就安排機器人跳一次舞。觀眾幾乎可以不間斷、隨時隨地觀看到機器人表演。 不少展臺更為觀眾提供直接與機器人接觸的機會。例如,觀眾在宇樹科技展臺,可以和格鬥機器人激情對打;在加速進化展臺,可以和機器人足球世界盃冠軍機器人比拼球技。在元蘿蔔展臺,可以和象棋機器人、圍棋機器人對弈。還有展商直接派出自家機器人在會場內持續遊場。 宇樹科技創始人王興興表示,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力。不過,目前讓機器人做些運動、表演,是更容易落地的一些場景。「我們也發現,展會上的觀眾喜歡看表演,因此我們也希望滿足大家的訴求。」 宇樹科技方面介紹,機器人格鬥能以更直觀、互動性更強的方式,展示機器人的高性能運動控制、實時反應能力和抗衝擊能力。同時,機器人格鬥形式天然具備對抗性和觀賞性,能瞬間點燃觀眾熱情。 2025世界機器人大會上,人形機器人和一名小朋友比拼球技。記者 賈天勇 攝 「借著這次世界機器人大會,我們想讓更多觀眾親手觸摸、互動體驗人形機器人,和機器人一起踢個球,直觀感受它的進化速度。」加速進化副總裁趙維晨表示,當大家真切觸摸到這份科技的溫度與潛力,便能更深刻地理解「機器人走進家庭」已不再遙遠,正成為觸手可及的新潮流。 另據記者觀察,今年世界機器人大會觀眾中,有不少是家長帶孩子前來參觀。正值中小學暑假期間,帶孩子看機器人體驗科技魅力,成為不少家長的選擇。 據了解,2025世界機器人大會現場參會人數達到27.1萬人次,觀看會展賽直播人數高達5200萬人次。(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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