現場直擊！2025世界人形機器人運動會100米測試賽
2025-11-23 08:14 7,375次浏览杭州8月8日電(張煜歡)暴雨過後，江水湍急刺骨；七米堤壩，奮身一躍驚心動魄……兩個月前的一個夜晚，孫杰在錢塘江畔縱身一躍，在「死神」手裡救下了落水者的生命。 41歲的孫杰是浙江大學「百人計劃」入選者、浙大一院血液病科研究員、浙江省血液腫瘤(診治)重點實驗室副主任。奮不顧身的縱身一躍，讓他又多了一重身份——「杭州市見義勇為模範」。 「稱不上是什麼『壯舉』，只是做了我應該做的。」在接受表彰後，孫杰如是說道。 孫杰收到感謝的錦旗。受訪者供圖 走進浙大一院大學路院區，在一間牆上掛滿科研論文及核心文獻的辦公室中，孫杰在準備著今天的學術會議。 誰能想到，這個專注破解生命遺傳圖譜的科研人，會在洶湧的錢塘江完成驚心動魄的生命託舉？ 「我也不記得當時自己是怎麼跳下去的，堤壩那麼高。」孫杰記得那一晚，暴雨過後江水湍急。只見一個小夥子落入水中，只剩一個腦袋在水面浮浮沉沉。 眾人還沒反應過來，孫杰馬上解下岸邊的救生圈，朝小夥子的方向拋去。但落水的小夥子沒接住，還在一點點下沉。孫杰當即脫下衣服，未曾猶豫半分，便一躍從高高的岸上跳入江中。 從7米高處下落，衝擊力可達體重的5倍，即使水深足夠，巨大的衝擊力可能造成骨折等一系列不可控的傷害。此時回到岸上幾乎不可能，一個救生圈承載兩人重量搖搖欲墜，岸邊堤壩更是高不可攀。 「趕緊再扔個救生圈下來！」他在水中大聲求救夥伴。岸邊的朋友也十分心焦，撥通120後，馬上給孫杰丟下遊泳圈，讓他保存好體力。 在水中，孫杰不停跟小夥子說著話，讓他儘量保持清醒，因為在這樣的環境中，失去意識會有生命危險。燈光明明滅滅，不知循環了多少回，伴隨著警車的長鳴，兩人被迅速救上了岸。落水的小夥子被急救人員攙扶著上了救護車，前往醫院接受進一步治療。 等待救援的落水小夥和孫杰。受訪者供圖 在孫杰平靜的講述中，仿佛這只是一件小事，一件勇敢的、救了一個小夥子一生的「小事」。 「當晚回家，我沒跟愛人提。在我看來，這實在平常。」幾天後，孫杰的愛人發來新聞連結，也只淡淡一句：「值得表揚，但千萬注意安全。」 「我和女兒也沒有過多探討，有一天她在報紙上看到了這個事跡，還調侃我。」孫杰說，「我們從小教育她要樂於助人，在有能力的情況下要盡力幫一把，在她眼裡，爸爸不過是做了該做的，換成別人，危難時也會站出來。」 父母知道時，先是問他身體如何。一聽「啥事沒有」，便沒再多說。孫杰的父母年近七十，樂於奉獻，一輩子在田裡勤懇耕耘，心裡卻總裝著旁人——親戚鄰裡誰家有難處，他們從沒二話，挽起袖子就去搭把手。 「小時候，父親總給我講歷史故事，蔡永祥烈士的事跡，我到現在都記憶猶新。」孫杰說，父母這輩子沒講過什麼大道理，卻用日復一日的「幫一把」，把「見義勇為、挺身而出」的念頭，悄悄種進了他心裡。 孫杰自小在濱江區長河街道的街巷裡長大，骨子裡也浸透著這片土地的溫潤。這裡的青磚黛瓦間，藏著比高樓更深厚的根脈——十多年前，杭州「最美媽媽」吳菊萍在此徒手接住墜樓孩童，成就一段守望相助的佳話。 「那會兒我才二十出頭，總聽家裡長輩講『鄰裡相扶是本分』，吳菊萍的事一出來，忽然懂了這老話的分量。」孫杰說，祖輩傳下的「耕讀傳家」，不是埋在故紙堆裡的教條，落到實處，就是見人難處伸手幫一把的熱心腸。 前幾天，孫杰將獲得的杭州市二等功、見義勇為獎勵金總計9萬元，全部捐贈給了「浙江省見義勇為基金會」。 當被問起，如果跳江救人不算大事的話，什麼樣的才算是大事？孫杰陷入了思考。 「對落水者而言這一定是件天大的事，所有關係到生命健康的都是大事。就像我周圍的浙一人每天在做的事——他們每天幫助成千上萬的國內外患者解除病痛。」孫杰回憶，當年讀研究生時，他曾經在醫院看到這樣一幕——年輕的兒子被推車推進去，滿頭白髮的父親蹲在手術室門外捂臉啜泣。他希望自己做的研究未來能真正對病人有用，少一些這樣無助的身影。 「我覺得，能讓陷於困頓中的生命有活下去、過得好的希望，就是大事。」孫杰如是說道。(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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