中國調整對原產於美國的進口商品加徵關稅措施
2025-11-10 17:01 7,713次浏览央視網消息：當下，在機器人產業高速發展的同時，資本市場對這一領域的關注度也持續上升。在2025年世界機器人大會現場，記者就感受到了各方搶抓新風口的熱情。 2025年機器人大會現場，最為火爆的可能就是這個機器人拳擊格鬥的展示了，現場被圍的裡三層外三層。其實，2025年同樣火爆的還有機器人的投融資領域。就在7月，頭部企業宇樹也是正式啟動了自己的上市進程。而在一級市場方面，近期也有多家初創企業先後宣布完成了新一輪的融資。 2025年大會期間，舉辦的一場機器人創投主題交流會現場同樣是人氣滿滿。據業內不完全統計，2025年年初至今，我國機器人行業共完成投融資534次，金額達743.59億元。其中，與人形機器人有關的項目投融資就有96次，金額達265.49億元，相比2024年全年增長近100億元。 業內人士介紹，與前兩年不同的是，2025年以來，不少機器人創業公司已經可以有持續的出貨訂單和現金流作為支撐。因此，在融資時企業估值也提升明顯。下一階段，資金有望延伸投向產業中的更多細分領域。 中關村智友研究院院長王田苗表示，有三個主流的孵化投資方向：一是運營，運營涉及到數據、場景構建、AI模型。第二是基於具身智能的底座，包括相應的動力電池。第三是通用的基金平臺可能要重構一下。無論是從技術還是產業，還是從青年創業，都應該到中國市場。 人形機器人發展領跑 國產機器人海外熱銷 據了解，我國工業機器人產量和裝機量連續多年位居全球第一，人形機器人發展領跑全球。當前，業內企業的新技術、新產品正在快速走向海外，不僅擴大了國際影響力和市場份額，也吸引了眾多國際投資方的關注。 這是一臺具身智能的機器人，正在對臥室床鋪的被子做整理和疊放。它是通過視覺識別後，完全自主完成操作。工作人員介紹，2025年，這樣類似的具身智慧機器人，上半年出貨量就超過了百臺。其中，有近一半就是銷往海外，用於大模型的數據採集和研發。 在會場中，記者了解到，這種最新研發的多場景複合式機器人，憑藉靈活的跨場景作業能力，目前已經打開了海外市場，訂單量顯著提升。 在另一個展臺，企業負責人介紹，他們帶來的智能協作機器人手臂以及重負載機器人，主要應用於新能源汽車、鋰電池、光伏製造等類型企業，在全球擁有廣泛的市場。 機器人大會問大咖：再過十年 機器人會是什麼樣？ 2025年是世界機器人大會10周年。隨著技術迭代、資金湧入，當前的機器人能力和產業成熟度，相比10年前提升明顯。再過10年，機器人會發展成什麼樣，全球產業格局又將如何變化？ 在現場，一臺雙手轉著花手絹的機器人吸引了不少人圍觀。清華大學專家孫富春介紹，他們使用的技術與2025年春晚表演的機器人有所不同。在他看來，這種仿生結構，有可能成為未來10年人形機器人發展的新方向。 清華大學計算機科學與技術系教授孫富春介紹，機器人雙臂通過模仿人的整個肌腱控制結構，它整個是一個連續體，具有較高的自由度。模仿大、小腦怎麼去真正控制是下一代人形機器人發展的重要方向。 來自上海的機器人專家江磊介紹，他們2025年也推出了更多類型的機器人，並且藉助優化後的具身智能模型，來驅動人形機器人完成更多工作。 國地共建人形機器人創新中心首席科學家江磊表示，除了很多機器人專家，AI領域的專家也參與到這次會議以來，也是機器人能夠迭代進入生活的一個非常重要的加速器。3到5年內，機器人能夠進入到很多服務領域、餐飲消費領域以及文體娛樂領域。再用5到7年進入工廠、普通家庭生活，應該是可以預見到的一個場景。 目前，中國已成為全球機器人第一大生產國。業界專家普遍認為，未來10年，中國機器人產業的發展有著較明顯的優勢，有望繼續領跑。 江磊表示，人形機器人產業應當說是「大腦」「小腦」「肢體」3個技術的疊加。從「肢體」上，我國已經取得領先地位，尤其在龐大的製造業實力支撐之下。第二個現在很明顯的，具身智能賽道的數據成為我國又一新的規模化的點。
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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