8月8日至12日,以「讓機器人更智慧,讓具身體更智能」為主題的2025世界機器人大會在北京舉辦。這場為期5天的盛會展示了機器人領域的最新突破,令觀眾大飽眼福——400多位國內外專家學者、企業家、國際機構代表齊聚一堂,共話機器人領域前沿技術,分享最新產品與應用;220家國內外知名機器人企業攜1500餘件產品集中亮相;還有100餘款新品在此首發首秀。 世界機器人大會已成功舉辦10屆。「10年來,世界機器人大會在推動科技創新與產業創新融合發展、提升機器人應用質效、擴大國際交流合作等方面持續耕耘、久久為功,不但成為全球機器人領域的『創新引領盛會』『產業促進盛會』『應用推廣盛會』『國際合作盛會』,更成為機器人賦能千行百業、走進千家萬景的推動者、參與者和見證者。」中國電子學會理事長徐曉蘭表示。 走進世界機器人大會會場,猶如進入由機器人構建的未來世界。在大會搭建的生產製造、倉儲物流、安全防護、家政服務、教育醫療等500餘個場景內,來自不同企業、形態各異的機器人同臺競技,接受觀眾的「檢閱」:有的靠近貨架,按照訂單一一取貨;有的站在球門前,拉開架勢準備撲下一記射門;還有的忙著分揀雜亂的衣物,嫻熟地疊好,並收納到整理箱內…… 這些只是機器人產業發展的一個縮影。迅速接受指令並作出反應,動作靈活、穩定、連貫,正是機器人技術高速迭代、智能水平大幅提升的最好證明。 徐曉蘭介紹,2024年,我國機器人專利申請量佔全球機器人專利申請總量的2/3。同時,機器人核心零部件形成豐富的自有產品譜系;機器人大模型、智能協同控制、人機互動等核心技術不斷突破;機器人標準工作體系初步構建,中試、檢測、認證等服務體系加速布局。 我國高度重視機器人產業發展。相關統計顯示,今年上半年,我國機器人產業營業收入同比增長27.8%,工業機器人和服務機器人產量同比分別增長35.6%和25.5%,連續12年成為全球最大工業機器人市場,我國也是全球第一大機器人生產國。另據統計,我國工業機器人產量從2015年的3.3萬套增長至2024年的55.6萬套,服務機器人產量也從2020年的662.3萬套攀升至2025年的1051.9萬套。工業機器人應用覆蓋國民經濟71個行業大類、236個行業中類,製造業機器人密度躍升至全球第三位。 此次大會期間,人氣最高的區域莫過於全球首個機器人綜合生態平臺——「機器人大世界2.0」。據了解,該平臺創新推出兩大消費業態——全球首個具身智慧機器人4S店和機器人主題餐廳「機器人焰究所」。以此為核心載體,北京經濟技術開發區與多家知名機器人企業以及北京人形機器人創新中心重大創新平臺等產業基礎聯動,構建全球機器人產業生態新地標。 奶茶、咖啡、煎餅、烤串……在「機器人焰究所」餐廳內,琳琅滿目的飲品小吃均由機器人現場製作完成。不僅如此,消費者一進入餐廳,就可以享受到全息光影迎賓、仿生人形機器人酒保服務等全流程智能服務。用餐期間,機器人樂隊演奏、歷史名人機器人脫口秀等逐一上演。該餐廳旨在打造集「舌尖體驗、文化感知、科技互動」於一體的沉浸式消費新場景。 而具身智慧機器人4S店則是為了更好地打通產業落地「最後一公裡」。它將傳統汽車4S店模式引入機器人產業,主要展示涵蓋醫療類、工業類、陪伴類、仿生類、人形雙足類、集成類、人形輪式類等7大類100餘項產品。該店面向企業端用戶構建起「場景體驗—即時銷售—服務交付」一體化模式,並融合定製化開發、金融及機器人租賃服務,為機器人企業提供從研發到市場的轉化通道,也為用戶創造深度接觸與體驗的前沿平臺。據了解,本屆大會期間,共售出機器人及相關產品1.9萬臺,銷售額超2億元。 「未來,『機器人大世界2.0』還將規劃建設機器人酒店,實現全流程智能化服務,致力於打造科技旅遊與商務新地標,持續引領機器人產業創新應用與融合發展。」北京市相關負責人介紹,目前北京市機器人產業發展水平位居全國前列。其中,人形機器人產業規模約佔全國1/3,今年上半年產業營收增長近40%,機器人專精特新「小巨人」企業數量居全國首位。今後,北京將持續加大機器人產業的發展支持力度,全力打造具有國際影響力的機器人創新高地。 (本報北京8月13日電 本報記者 李春劍 張景華 劉巖)
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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