開學在即高校迎新，北京公安、客運、高校「三方聯動」
2026-02-23 16:59 1,794次浏览北京8月13日電 (記者 劉育英)2025世界人形機器人運動會將於8月14日在北京國家速滑館開幕。記者在會前探營了解到，相對於人的通信，「人+機器人」對通信網絡提出新的挑戰，因此本屆賽事不僅是機器人的賽場，更是5G-A與具身智能深度融合的「未來實驗室」。 記者看到，在各個不同場景，參賽機器人的測試演練正在緊張進行中。北奧集團副總經理張洪峰介紹，在1.2萬平方米的冰絲帶賽場中，鋪設有田徑競技賽跑道、設有足球場，還設置了工廠倉庫、醫院藥房、酒店等逼真模擬場景。 2025世界人形機器人運動會將於8月14日在國家速滑館開幕。來自全球十幾個國家的隊伍正在緊張地進行5V5足球測試賽。(中國聯通供圖) 在足球訓練場中，來自全球十幾個國家的隊伍正在緊張地進行5V5足球測試賽。參賽隊伍激烈的吶喊和人形機器人起步、奔跑的機械摩擦聲音在賽場中環繞。 與單純人的賽事不同，「人+機器人」的賽事對通信網絡提出了新的需求。加速進化賽事運營負責人王永皓表示，人形機器人對於網絡時延、大上行能力有較高的要求。 現場工作人員解釋說，機器人對網絡的需求與人對網絡的需求不同。 一是需要超大帶寬，滿足機器人的傳感器、攝像頭把大量數據回傳到雲端或邊緣節點的需求；二是需要低時延，人的通信網絡幾十毫秒時延可滿足需求，但對機器人而言，時延低到幾毫秒才能滿足需求；三是大連接，幾百臺機器人在一起比賽，大量的傳感器、控制器需要網絡的大連接能力。因此，這需要對現場網絡進行創新。 北京聯通副總經理秦洋表示，作為2025世界人形機器人運動會的全球官方合作夥伴，中國聯通在本次賽事中面臨「人+機器人」的全新服務挑戰。北京聯通依託全光網絡的超低時延特性，結合AI算力的高效調度能力，聯合生態夥伴共同打造智能賽事環境。此外，全場館部署了5G-A網絡，通過5G-A低時延、大上行、高可靠、廣連接的特性，為賽事提供智能、可靠、安全的網絡服務，並致力於把「為人而建」的5G-A網絡，升級為「人+具身智能共生」的新一代智慧底座。 此次規模宏大的機器人運動會為「5G-A x AI」創新應用孵化提供了一個良好的演武場。王永皓表示，下一步計劃將5G-A網絡與機器人深度結合，孵化更多場景及創新應用。(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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