【世界說】美智庫：「左手振興製造業，右手扼住供應鏈」 美關稅政策陷入自相矛盾
2026-03-12 14:58 1,562次浏览北京8月8日電 題：能排澇會救火 世界機器人大會上演「特技秀」 記者 徐婧 陳杭 2025世界機器人大會8日在北京開幕，同期舉辦的世界機器人博覽會上，多款機器人產品秀出特種技能，為公眾展示在積水、火災、隧道等環境中的作業方法。 城市內澇時，機器人能「下水」作業。據了解，傳統城市內澇排除設備包括移動式水泵和排水車等。山東國興智能科技股份有限公司工作人員姜聖涵表示，在隧道、地下車庫等場所發生澇情時，移動式水泵排水效率低，排水車因空間限制難以進入，該公司研發的排澇機器人實現小型化、輕量化，可直接拖拽水帶進入積水區域，排水流量達720立方米/小時，已在內蒙古等地得到應用。 姜聖涵說，該排澇機器人具備水陸兩棲底盤與漂浮艙，能自行下水浮於水面之上，免受涉水深度限制。此外，當發生火情時，若消防車水源不足，機器人可通過水帶將遠處湖水等輸送給消防車，提高滅火救援水平。 8月8日，觀眾在世界機器人博覽會上圍觀展出的四足機器狗靈睿P1。記者 徐婧 攝 滿電可續航6小時、工作中能承重40公斤，來自浙江中堅科技股份有限公司的四足機器狗靈睿P1可在多種應急場景中工作。該公司工作人員何婷介紹，靈睿P1是機器狗中的「大塊頭」，相較小型和中型機器狗電機壽命更長，續航時間更久，承重力更強，更為適合工業巡檢的環境和要求。 在消防應急領域，這款機器狗主要從事災後搜救和安防巡檢工作。通過搭載不同的集成模塊，實現探測生命體徵和有毒有害氣體等，不僅能幫助消防人員快速定位，縮短搜救時間，也能一定程度保障搜救人員的人身安全。 中信重工開誠智能裝備有限公司攜多款特種機器人亮相大會。該公司工作人員王志江說，相較於工業等場景，應急救援和防災減災領域對機器人環境適應、通信等能力要求更高，包括適應水面、冰雪、泥濘、坑窪等地形，在複雜環境中保持通信穩定和抗幹擾性等。 王志江說，該公司已研發30餘款應對不同救援場景的機器人，在國內多地參與滅火實戰。其中，消防滅火偵察機器人具備聲源定位功能，可實時採集並定位有效聲源，便於了解受困人員位置信息；智能識別現場火焰煙霧，自動調整消防炮角度開展滅火操作。智能消防偵察機器人則搭載雷射甲烷遙測儀，可遠距離雷射投射檢測管道洩露部位甲烷濃度，提高環境安全性和救援效率，減少人員傷亡。 本屆大會將持續至8月12日，主題為「讓機器人更智慧，讓具身體更智能」，包括開幕式、論壇、博覽會、大賽、同期活動及閉幕式等。(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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