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2026-02-25 11:13 6,695次浏览近日，一條產教融合的人形機器人零件柔性共享製造智能產線在北京科技職業大學正式落成。北京青年報記者了解到，該產線由北京科技職業大學與智能製造企業北京螞蟻工場智造科技有限公司共建，它的建成不僅為學校教學工作提供了全新的實踐平臺，更開創性地成了「真訂單、真生產、真交付」的產教融合實踐教學創新平臺。走進北京科技職業大學先進位造實訓基地一層西側的實訓車間，一條佔地300餘平方米的人形機器人零件柔性共享製造智能產線映入眼帘。螞蟻工場項目經理許明佩介紹，這條產線集成立體庫碼垛機器人，5臺數控加工中心、有軌制導車輛(RGV)和自動引導車(AGV)、機器臂等配套設備設施，形成從原材料預裝到加工、存儲、再調度的全自動化閉環。該產線能夠充分滿足機器人核心零部件小批量、多樣化、小尺寸、高精度的創新研發與試製生產等需求。 「這條產線不僅是生產單元，更是教學載體。」北京科技職業大學工程訓練中心主任韓偉介紹，基地特別設置了10個教學工位，學生可實時觀察產線運行數據與數字孿生仿真畫面，獲得「做中學、學中做」的沉浸式教學體驗。 「從這裡能學到真實產線上零件的完整生產流程，學生能參與到流程的各個環節，這些都是從課本上學不到的。比如，學生可以參與從運行管理、工藝設計、數控編程、產線控制與運維、數據採集及數字孿生等全鏈條生產各個環節，深度掌握產品工藝設計、數控編程、系統操作、智能質量檢測及控制的核心技能。」韓偉說。 北青報記者了解到，北京科技職業大學與北京螞蟻工場智造科技有限公司將共同開發覆蓋智能加工、在線檢測、數字孿生、數據採集和預測維護全流程的實踐教學體系，並開設《工程訓練》《智能產線集成與應用》《工業數據採集與可視化》等5門核心課程。產線運營採用「企業訂單+教學實訓」雙軌模式，由螞蟻工場提供真實生產訂單，學校師生參與從工藝設計到成品交付的全流程生產，實現生產與教學的無縫銜接。 今年，北京科技職業大學首批機械電子工程技術等相關專業職業本科學生將參與人形機器人非標結構件加工實訓，完成多批次零件的生產交付。企業還將派遣工程師駐校指導，確保教學內容與產業需求同步。「明年學校計劃申報『機器人技術』職業本科專業，這個實訓基地將成為未來機器人技術專業本科生必修的內容之一。」韓偉表示。 值得一提的是，面對飛速發展的具身智能產業，學校和企業還計劃共同申報「北京市具身機器人非標結構件快速響應中心」，打造集研發、中試、生產、教學於一體的創新平臺。項目全部建成後，預計年培訓學生500人次，承接企業訂單產值超200萬元，將成為經開區乃至全市的人形機器人零部件柔性製造共享平臺。 文/本報記者武文娟攝影/本報記者崔峻
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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