好評中國·大國少年|傳承紅色基因，賡續偉大抗戰精神
2025-11-18 16:06 9,619次浏览北京8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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