東西問丨蘇發祥：60年生態路，西藏如何破解保護與發展難題？
2025-12-01 08:17 9,814次浏览■ 社論 機器人運動會點燃的，不僅是賽場上的火焰，更是產業革新的烈焰。 8月14日至17日，2025世界人形機器人運動會將在北京國家速滑館(冰絲帶)舉行。來自全球五大洲16個國家的280支隊伍、500餘臺人形機器人將展開26個賽項、538個比賽項目的競技對決。 這是全球首個人形機器人運動會，聚焦於那些具有類人形態和具身智能的機器人。傳統機器人更多依賴於機械工程和自動化控制技術，而當下的大部分人形機器人除了在外形與人類更「像」之外，其更大的特色是人工智慧和深度學習。 這場運動會的舉辦，不僅標誌著機器人技術進入了一個新的競技時代，更預示著人形機器人從實驗室向現實生活邁出了新的步伐。 對於普通觀眾而言，機器人運動會的價值在於新奇性、娛樂性和觀賞性，但其價值卻遠超現場的競技本身。 競技之外，這場賽事更像一個技術層面的盛宴，有望成為全球人形機器人產業乃至科技創新生態的重要風向標。也正因如此，賽事吸引了來自全國和全球頂尖的機器人科研機構和企業，吸引了來自全球的大量目光。 於科研界和產業界而言，這場盛會提供了一個相互切磋競技的真實環境。在各自的實驗室裡，測試環境雖然控制嚴格，設計精密，卻難以完全模擬現實世界的複雜與多變。真實場景則充滿各種不可預見的因素，極為考驗機器人的適應性和自主決策能力。 不僅如此，比賽考察的不是單臺機器人的孤立性能，而是整個生態系統的成熟度。從算法訓練的數據質量、硬體供應鏈的穩定性，到運營維護的響應速度，都是決定比賽成敗的關鍵因素。這種生態層面的考驗，使得機器人運動會成為衡量產業鏈健康度的重要標尺。 運動會也相當於機器人「從實驗室走向現實生活」的第一場公開考試。只有在賽場上經歷過層層錘鍊、技術全面達標的機器人，才能真正進入家庭、醫療、工業、服務等多元社會場景，承擔起替代或輔助人類完成任務的重任。 機器人運動會的另一層深度價值在於，還可以吸引公眾與資本的目光，為其未來商業化和融資等搭建橋梁。 競技賽場極具觀賞性，這使得機器人運動會成為連接公眾與前沿科技的橋梁。許多普通觀眾通過生動的競賽，首次直觀感受到了機器人技術的進步和潛力，激發了對科技的興趣和信心。 機器人運動會對城市意義也頗為重要，本次運動會選擇在北京舉辦，其背後是北京和中國在全球機器人產業中的領先地位。中國連續12年成為全球最大工業機器人市場，是第一大機器人生產國。而北京則是中國機器人產業的技術高地，大量優質企業在北京都有研發和產業布局，完善的產業鏈生態也為賽事提供了充足的技術、人才和資金支持。 就此看，舉辦機器人運動會不僅是彰顯北京科技實力的窗口，也是打造全球機器人產業風向標的戰略舉措。如果能夠將人形機器人運動會打造成品牌賽事，相當於北京增加了一張新的城市名片，也有助於北京未來成為機器人產業的全球資源集聚高地。 事實上，回顧歷史，競技一直都是技術與產業進步的重要推動力。比如，人工智慧發展史上的最著名時刻之一，就是2016年的圍棋人機大戰。此後，人工智慧變得家喻戶曉，並開始滲透到每個人的工作和生活中。 競技的本質，是不斷挑戰極限與突破自我。機器人運動會點燃的，不僅是賽場上的火焰，更是產業革新的烈焰。 或許多年以後，2025年的北京機器人運動會會成為一個記錄機器人產業發展的重要節點。那時，今日在背後激發這場運動會的技術和產業浪潮，想必已經成功改變人類生活的方方面面。
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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