北京懷柔：水毀公路加緊修復
2025-11-30 22:09 8,786次浏览資料圖：高校圖書館內，學生正在看書複習。 記者 瞿宏倫 攝 北京8月14日電(記者 闞楓)14日在北京發布的一項針對在校大學生人工智慧(AI)使用情況的調查報告顯示，超六成受訪大學生直接或間接面臨AI學術爭議風險，如抄襲判定、作業扣分等情況。 這份主題為「2025年高校師生AI應用及素養研究」的報告由第三方機構麥可思發布，調查涉及2971名在校大學生(含本科生2177名，研究生794名)及1073名高校教師。 報告顯示，生成式AI已對在校大學生的學習產生了深刻且多元化的影響，其中，積極影響是主流，主要體現在深化知識理解、拓寬學習視野、增強學習主動性和提升學習效率等方面。然而，潛在的負面影響也同時存在，尤其是技術依賴導致自主學習能力下降和學習質量下降的問題。 這種影響直接關聯到學術誠信風險。報告顯示，針對生成式AI使用不當可能引發的學術不端問題，如內容抄襲、數據造假等，85.5%的受訪在校大學生表示存在擔憂，僅14.6%的學生擔憂程度較低。 值得一提的是，AI爭議風險已轉化為現實困境，約2/3的受訪在校大學生(65.9%)直接或間接面臨AI學術爭議風險，其中，42.0%的受訪大學生親身經歷過因AI生成內容引發的學術糾紛，如抄襲判定、作業扣分等。 面對生成式AI引發的學術風險，超六成受訪的高校師生表示其所在學校有使用生成式AI的明文規定。此外，為防範學術不端，不少高校啟用AI檢測工具，報告顯示，43.4%的受訪教師認可該做法，但強調需平衡檢測準確性與師生權益；25.4%的受訪教師明確支持，認為其能有效維護學術誠信；24.3%的受訪教師表示擔憂，主要顧慮是可能導致誤判或侵犯隱私；6.1%的受訪教師不支持，主張應通過教育引導解決問題。(完)
從一臺機器人看製造業向新而行(年中經濟微觀察) 轉體、伸展、揮舞手臂……走進安徽蕪湖鳩江區的埃夫特智慧機器人股份有限公司製造交付中心，映入眼帘的是一批進行「上崗」前最後測試的工業機器人。一旁的一條生產線上，搬運、配對、組裝，工人默契配合，平均每小時就有一臺機器人從這裡下線。 我國是全球第一大機器人生產國，今年上半年，工業機器人產量同比增長35.6%。 「我們現在每個月要完成2000臺左右的生產任務。」埃夫特生產管理負責人張飛介紹，「5年前，公司一年的銷量也才這麼多。」 「去年機器人銷量為1.6萬臺。今年上半年，銷量就達到1萬臺左右，全年預計能突破2萬臺。」埃夫特弧焊產品總監尚旭冉介紹。 4年銷量翻三番，今年仍有望保持超25%的高增速，如何做到的？ 「先前，我們的產品更多銷往光伏企業。近幾年，根據市場需要，我們還研發和生產了適合汽車、家電等製造的機器人產品。」在埃夫特副總經理張帷看來，消費品以舊換新政策帶來新能源汽車、電子產品、家電等銷量大幅上升，推動相關企業擴大生產規模、提升生產效率，給埃夫特帶來新的發展機遇，同時，國家持續推動製造業智能化改造，下遊企業對工業機器人的需求旺盛，公司有了更大的市場。 對此，錢潮智造(蕪湖)有限公司設備部門負責人湯連生深有感觸。 錢潮智造主要生產汽車等速驅動軸零部件。車間內，搬運機器人在產線與物料庫間穿梭，有條不紊地執行著搬運任務。「這63臺搬運機器人中，有58臺產自埃夫特。」湯連生介紹，公司先前購買進口搬運機器人，價格高，為尋求替代，來到16公裡外的埃夫特，買了一臺國產機器人作對比。 「測試結果顯示，國產機器人的穩定性、可靠性不比進口的差，價格卻便宜40%以上。兩家公司離得也近，有任何問題，解決很迅速。」湯連生說，新建車間時，錢潮智造果斷從埃夫特採購一批機器人，「如今，不止我們蕪湖工廠，集團在其他城市的工廠也用上了國產工業機器人。」 「提高產品性能，實現國產替代，離不開產業鏈上下遊合力攻關。」埃夫特平臺產品總監章林介紹。齒輪輪系傳動結構的機器人關節設計，曾是國內生產高性能工業機器人面臨的一大技術瓶頸。埃夫特與一家上遊關鍵零部件企業共同研發，耗時14個月解決了這一難題。如今，使用該技術的機器人已大規模投用到比亞迪、賽力斯等國內新能源車企的產線中。 去年我國工業機器人出口市場份額躍居全球第二，今年上半年出口增長61.5%，這其中也有埃夫特吸收轉化、向外發展的身影。 車間內的生產線上，6臺噴塗機器人配合2臺開門機器人，對車身內外進行模擬噴塗。 「這是我們去年搭建的汽車塗裝測試驗證線。」張帷介紹，「我們收購了有30多年噴塗機器人研發歷史的義大利CMA機器人公司，用兩年多時間完成技術消化。這些噴塗機器人就是我們在此基礎上研發的。」這款機器人不僅在國內的軌道交通、乘用車、汽車零部件等行業批量應用，還走出國門，受到義大利汽車企業瑪莎拉蒂、阿爾法·羅密歐等國外企業的青睞。 「僅6月份，我們就向客戶交付了100多臺噴塗機器人。」張帷說，30公裡外，年產能可達10萬臺的機器人超級工廠正加緊建設，新工廠將探索智慧機器人裝配機器人的模式，讓「機器人造機器人」逐漸變成現實。 人民日報 本報記者 李俊傑
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