扎克伯格買11棟房子試圖連成片
2026-02-18 23:24 5,518次浏览北京8月9日電 (記者 陳杭 徐婧 呂少威)2025世界機器人大會8日在北京開幕。大會以「讓機器人更智慧，讓具身體更智能」為主題，200餘家國內外機器人企業攜1500餘件展品亮相，其中首發新品100餘款。 8月8日，超大尺寸的人形機器人吸引觀眾。當日，2025世界機器人大會在北京經濟技術開發區開幕。本屆大會主題為「讓機器人更智慧，讓具身體更智能」，200餘家國內外機器人企業的1500餘件展品集中亮相。 記者 賈天勇 攝 中國科學技術協會主席萬鋼在致辭中表示，作為機器人的高階形態和具身智能的重要載體，人形機器人在生產製造、倉儲物流、安全防護、家政服務、教育醫療等場景中日益發揮重要作用。中國聚焦這一前沿技術和未來產業持續發力，拉動新消費、催生新產業、擴大新就業，促進經濟發展，改善民生福祉。 電子與電氣工程師協會(IEEE)主席兼執行長凱薩琳·卡莫爾指出，未來，IEEE將一如既往地秉承開放與協作的理念，希望以世界機器人大會為橋梁，進一步加強與中國同行的聯繫，共享機器人發展脈動、共迎機器人發展機遇。 北京市市長殷勇在致辭中表示，目前，北京市機器人產業發展水平位居全國前列，人形機器人產業規模約佔全國1/3，今年上半年產業營收增長近40%，機器人專精特新「小巨人」企業數量居全國首位。面向未來，北京將持續加大機器人產業發展支持力度，全力打造具有國際影響力的機器人創新高地。 聯合國工業發展組織副總幹事鄒刺勇指出，將與眾多志同道合的合作夥伴並肩攜手，在技術創新、標準制定、國際交流等方面加強合作，為發展中國家工業可持續發展不斷做出努力。 「機器人產業發展的根基在於創新，活力在於合作，未來在於共享。」中國工業和信息化部副部長辛國斌在致辭中表示，中國政府高度重視機器人產業發展，今年上半年，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。 開幕式上發布了《2025人形機器人十大潛力應用場景》，遴選出工業通用操作、汽車製造、3C製造、船舶製造、石油化工、電力生產、安全應急、商業服務、家居服務、農業生產等十大潛力應用場景，為技術攻關與產業化落地提供明確路徑指引。 大會由中國電子學會、世界機器人合作組織共同主辦。中共中央政治局委員、北京市委書記尹力，工業和信息化部部長李樂成等出席開幕式。(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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