新疆啟動高校畢業生「百日攻堅」行動
2026-01-03 12:21 1,245次浏览北京8月9日電 (記者 陳杭)天工2.0搭載全球首個通用具身智能平臺「慧思開物」從「最能跑」邁向「最好用」，全球首個端到端全身控制模型「星海圖G-0」首發亮相，新一代ROPA骨科智能手術機器人全球首發……8日至12日，2025世界機器人大會在北京經濟技術開發區(北京亦莊)舉辦。 作為世界機器人大會永久會址，北京亦莊近20家企業、10餘款首發首創產品或解決方案亮相2025世界機器人博覽會。目前，北京亦莊已聚集機器人和智能製造生態企業300餘家，基本形成覆蓋核心零部件、整機到應用場景的具身產業鏈體系。 8月8日，2025世界機器人大會開幕式在北京經濟技術開發區北人亦創國際會展中心舉行。本屆大會以「讓機器人更智慧 讓具身體更智能」為主題，包括開幕式、閉幕式、論壇等。同期舉辦世界機器人博覽會、世界機器人大賽等活動。圖為與會嘉賓與機器人主持人合影。 記者 王紫儒 攝 「開工！」在全球首個通用具身智能平臺「慧思開物」的調度下，天軼2.0開始為展區通電並進行電力巡檢，旁邊的天工2.0完成流水線工業零部件分揀，燈泡質檢區的機械臂自動識別燈泡的好壞，另一側負責搬運的天工2.0穿梭於兩個不同區域轉運物料，並幫助執行物品封裝任務的機械臂將封裝好的物品送給觀眾……在北京人形機器人創新中心(國地共建具身智慧機器人創新中心，以下簡稱「北京人形」)展區，具身智慧機器人工業場景多本體、多任務協同工作演示正在進行。 北京人形CTO唐劍表示，這套可規模化落地的工業場景多本體、多任務協同工作能力，實現了異構機器人群組在無人工幹預下的跨場景無縫協作與任務接力，打破了傳統工業自動化「一機一崗、固定工序」的剛性壁壘，生動演繹了從單體智能向真正群體智能的應用演進。 「我們帶來全系列產品，以及首發的真端到端+真全身操控VLA模型。」星海圖(北京)人工智慧科技有限公司(以下簡稱「星海圖」)首席科學家趙行表示。在星海圖展區，人們戴上VR設備或手握同構遙操作硬體，就能成為仿人形通用機器人——星海圖R1 Pro的「最佳拍檔」，遙控它完成抓娃娃、桌面收納等任務。在展區的家庭場景中，自如移動的星海圖R1 Lite機器人吸引圍觀，人們只需說一句「請收拾一下床鋪」，R1 Lite就能在任意打亂的臥室中精準進行動作規劃並完成指令。 「在此次博覽會上，我們將全球首發新一代ROPA骨科智能手術機器人。」北京長木谷醫療科技股份有限公司(以下簡稱「長木谷」)董事長張逸凌表示。該產品是由數智「腦、眼、手」三部分構成的高端創新醫療設備，是全球首款搭載人工智慧系統的新一代ROPA骨科智能手術機器人，不僅能通過AI技術將術前規劃周期從數周壓縮至分鐘級，還能實時模擬骨骼運動狀態，結合亞毫米級導航定位與多模態感知機械臂，實現對髖膝假體植入位置及角度的精準控制，降低遠期併發症風險。 當具身智慧機器人落地康養場景，將為生活帶來哪些改善？智慧康養展區集中呈現「康養出行+康養家居」的多元協同方案，外骨骼機器人、智能輔行機器人、家庭服務機器人、導盲六足機器人、AI理療機器人等多款產品，覆蓋家庭、社區、醫院、公共空間等典型場景。 北京經開區有關負責人表示，北京亦莊此前舉行了2025北京智能康養機器人應用大賽，參賽的部分優秀產品也在智慧康養展區展出，這種賽會聯動不僅是技術秀場，更助推智能康養機器人從技術創新邁向應用落地。(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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