楊冪一村兩「活爹」？《生萬物》開播即爆，只因土地裡長出命運的狂花
2026-01-08 12:34 5,863次浏览從一臺機器人看製造業向新而行(年中經濟微觀察) 轉體、伸展、揮舞手臂……走進安徽蕪湖鳩江區的埃夫特智慧機器人股份有限公司製造交付中心，映入眼帘的是一批進行「上崗」前最後測試的工業機器人。一旁的一條生產線上，搬運、配對、組裝，工人默契配合，平均每小時就有一臺機器人從這裡下線。 我國是全球第一大機器人生產國，今年上半年，工業機器人產量同比增長35.6%。 「我們現在每個月要完成2000臺左右的生產任務。」埃夫特生產管理負責人張飛介紹，「5年前，公司一年的銷量也才這麼多。」 「去年機器人銷量為1.6萬臺。今年上半年，銷量就達到1萬臺左右，全年預計能突破2萬臺。」埃夫特弧焊產品總監尚旭冉介紹。 4年銷量翻三番，今年仍有望保持超25%的高增速，如何做到的？ 「先前，我們的產品更多銷往光伏企業。近幾年，根據市場需要，我們還研發和生產了適合汽車、家電等製造的機器人產品。」在埃夫特副總經理張帷看來，消費品以舊換新政策帶來新能源汽車、電子產品、家電等銷量大幅上升，推動相關企業擴大生產規模、提升生產效率，給埃夫特帶來新的發展機遇，同時，國家持續推動製造業智能化改造，下遊企業對工業機器人的需求旺盛，公司有了更大的市場。 對此，錢潮智造(蕪湖)有限公司設備部門負責人湯連生深有感觸。 錢潮智造主要生產汽車等速驅動軸零部件。車間內，搬運機器人在產線與物料庫間穿梭，有條不紊地執行著搬運任務。「這63臺搬運機器人中，有58臺產自埃夫特。」湯連生介紹，公司先前購買進口搬運機器人，價格高，為尋求替代，來到16公裡外的埃夫特，買了一臺國產機器人作對比。 「測試結果顯示，國產機器人的穩定性、可靠性不比進口的差，價格卻便宜40%以上。兩家公司離得也近，有任何問題，解決很迅速。」湯連生說，新建車間時，錢潮智造果斷從埃夫特採購一批機器人，「如今，不止我們蕪湖工廠，集團在其他城市的工廠也用上了國產工業機器人。」 「提高產品性能，實現國產替代，離不開產業鏈上下遊合力攻關。」埃夫特平臺產品總監章林介紹。齒輪輪系傳動結構的機器人關節設計，曾是國內生產高性能工業機器人面臨的一大技術瓶頸。埃夫特與一家上遊關鍵零部件企業共同研發，耗時14個月解決了這一難題。如今，使用該技術的機器人已大規模投用到比亞迪、賽力斯等國內新能源車企的產線中。 去年我國工業機器人出口市場份額躍居全球第二，今年上半年出口增長61.5%，這其中也有埃夫特吸收轉化、向外發展的身影。 車間內的生產線上，6臺噴塗機器人配合2臺開門機器人，對車身內外進行模擬噴塗。 「這是我們去年搭建的汽車塗裝測試驗證線。」張帷介紹，「我們收購了有30多年噴塗機器人研發歷史的義大利CMA機器人公司，用兩年多時間完成技術消化。這些噴塗機器人就是我們在此基礎上研發的。」這款機器人不僅在國內的軌道交通、乘用車、汽車零部件等行業批量應用，還走出國門，受到義大利汽車企業瑪莎拉蒂、阿爾法·羅密歐等國外企業的青睞。 「僅6月份，我們就向客戶交付了100多臺噴塗機器人。」張帷說，30公裡外，年產能可達10萬臺的機器人超級工廠正加緊建設，新工廠將探索智慧機器人裝配機器人的模式，讓「機器人造機器人」逐漸變成現實。 人民日報 本報記者 李俊傑
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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