從實驗室到千家萬戶,人形機器人如何跨越「最後一公裡」?

2026-02-11 18:42 7,827次浏览

  昆明8月13日電 (時文枝)暑期的昆明街頭,一款淡青色「見手青米布冰淇淋」吸引眾多遊客排隊打卡。「奶味中透著菌子的清香,蓋碗茶造型拍照絕美!」四川遊客王樂研調侃,「親測無毒,沒見到傳說中的『小人人』。」   雲南省擁有約900種野生食用菌,佔中國食用菌種類的91%。這些可食用野生菌有著獨特的美味,對環境要求也極為苛刻,所以貴為山珍。作家汪曾祺筆下「雨季一到,諸菌皆出,空氣裡一片菌子氣味」的盛景,年年在此上演,引八方來客爭相品嘗。 2024年7月3日,雲南木水花野生菌交易中心售賣的見手青。 記者 劉冉陽 攝   食客對野生菌的鐘愛不僅催生出菌嚮導、洗菌工、賣菌主播等新興職業,更推動雲南野生菌產業突破傳統餐飲局限。近期,一系列以見手青為核心元素的創新食品正成市場新寵。   見手青最早記載於明代醫學家蘭茂所著的《滇南本草》中,是牛肝菌的一種,因菌體切開後瞬間氧化為靛青色而得名。見手青有毒,生食或未煮熟食用易中毒,產生幻覺看見「小人人」,也因此引發無數網友好奇。 8月12日,遊客在雲南省昆明市一甜品店內打卡拍照見手青米布冰淇淋。 時文枝 攝   「食品安全是產品研發的絕對底線。」雲南裕隆盛農業科技有限公司副總經理畢興權介紹,公司推出的見手青米布冰淇淋使用人工培育的無毒見手青。標誌性的靛青色則採用天然海藻粉調製而成,安全美觀。   2024年11月,「中菌黃見手青1號」成為中國首個通過省級鑑定的牛肝菌栽培新品種,風味接近野生且無毒,現已在雲南省昭通市等地實現規模化培育。科技的突破為見手青從時令山珍走向全年供應提供關鍵支撐。   今年彝族火把節期間,雲南省楚雄彝族自治州推出「魔力菌菇號」見手青可樂,5天時間線下銷售超7000瓶。該產品通過專利萃取技術,將見手青、黑松露等特色菌類的靈魂風味與碳酸飲料融合。   更有趣的是,虛擬實境技術賦能飲料瓶身,用手機掃描二維碼,消費者就能安全地看見傳說中的「小人人」。   「見手青衍生食品的流行是消費者需求、文化傳承、科技創新和社交媒體傳播共同作用的結果。」中華全國供銷合作總社昆明食用菌研究所(雲南省食用菌產業發展研究院)所長孫達鋒表示,此舉在拓展野生菌應用場景的同時,推動了地方經濟發展和野生菌資源保護,展現了傳統食材在現代市場中的新可能。(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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