國臺辦批賴當局：甘當美國軍火商的「提款機」 終將自取滅亡
2025-11-05 01:47 3,369次浏览北京8月8日電 (記者 孫自法)2025世界機器人大會8月8日在北京開幕。記者當天從中國電科獲悉，其研發的人形機器人、半人馬機器人、白虹輕量化助行外骨骼機器人、四足巡檢機器人等多款最新機器人產品參展亮相，全方位展示中國電科在人工智慧與機器人領域最新成果。 人形機器人：擁有「標準身材」 中國電科21所機器人專家介紹說，本次亮相的最新版人形機器人擁有身高170釐米、體重75千克的「標準身材」。它不僅擁有好看的「皮囊」，實力也不容小覷，包括運動能力大幅提升、感知能力更強、擴展功能更加豐富。 運動能力方面，最大運動速度可達10千米每小時，跳躍距離可達半米左右，跳躍淨高度20釐米左右，並且可在高度為20釐米的臺階和坡度不大於20°的坡面上自如行走。 中國電科研發的一款人形機器人。中國電科 供圖 同時，這款人形機器人相當「聰明」，不僅能夠進行自主充電，也有一些自我保護功能，比如在面對潛在危險或者障礙物時，它能有效進行自主規避。倒地爬起和姿態保護功能也能有效降低它的受傷風險。 據透露，該款人形機器人未來將在智能製造應用場景規模化推廣應用，並有望在物流、製造、特種作業等領域形成差異化競爭力。 半人馬機器人：科幻片裡的「地面突擊隊」 從外形看，半人馬機器人像是科幻片裡的「地面突擊隊」：下身是靈活的輪足組合，上身裝備機械臂。它能像四足機器人一樣穩步前行，又能像輪式機器人一樣高速移動，還能雙手做事。 作為已真正走向應用的工業級產品，半人馬機器人整機32個自由度、雙臂可提供12公斤以上的抓舉力等特質，可替代人類完成災難救援、治安維護等多種任務。 中國電科21所機器人專家表示，半人馬機器人自身的智能感知系統可自主感知環境，進行建圖與導航避障，開展自主決策和行動。此外，它的雙臂可提供12千克以上的抓舉力，整機動態負載能力超30千克，操作閥門、連接電纜、使用滅火裝置都不在話下。 輕量化外骨骼機器人：實現「人機共融」 本次參展的白虹輕量化助行外骨骼機器人由中國電科21所研發推出，通過深度融合穿戴式智能增強技術，實現「人機共融」理念，讓穿戴者走動、上下臺階等動作自然流暢。它以突破性2.2千克整機重量和智能運動輔助系統，使每日爬樓、社區採購等老人日常活動肌肉疲勞感有效降低34%。 白虹輕量化助行外骨骼機器人採用航天級碳纖維複合材料與仿生關節構型，創新研發多模態傳感器陣列與人工智慧算法協同工作，實時解析人體空間姿態、關節角度及步頻節奏，精準識別下肢運動意圖，完成步態相位判斷與助力策略匹配，構建「人機動作同步」的智能神經中樞。 該款機器人還能針對不同場景實現動態優化輸出：階梯攀登時，可智能識別步態高度差異，提供符合人體工學的漸進式助力，破解老舊小區無電梯樓道出行難題；長距離步行時，AI能耗優化算法可實時監測用戶體力狀態，動態調整助力曲線，配合2小時續航快充電池組，有效延長老年人自主活動半徑；活力戶外場景下，專設旅遊/登山雙模式，針對景區石板路、山道斜坡等複雜地形優化扭矩輸出，實現坡道助力平滑過渡。 中國電科21所表示，白虹輕量化助行外骨骼機器人未來將走入更多養老機構、文旅場景，提供相關助力服務。(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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