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2025-11-11 20:09 9,462次浏览聚焦2025世界機器人大會 場景邊界不斷拓寬 智慧機器人走入「千行百業」 人民網北京8月13日電 (記者任妍 慄翹楚)從18世紀蒸汽機轟鳴拉開工業革命序幕，到19世紀電力網絡照亮規模化生產之路，再到20世紀計算機與網際網路催生信息革命，每一次人類文明的躍遷都伴隨著生產力形式的裂變，而當下正在發生的第四次生產力革命，機器與人工智慧深度融合正在形成新的範式。在近日舉行的2025世界機器人大會上，前沿科技成果與豐富應用場景正在顯現出產業新動向。 中國不僅具備門類齊全的工業體系，還擁有全球最大的應用場景，並帶來相應的市場需求。 北京理工華匯智能科技有限公司創新機器人事業部技術總監趙海峰表示：「隨著我國機器人產業在硬體設計、生產上更加成熟、完備，相比於去年世界機器人大會，各企業從我有某產品向產品在具體場景落地轉變。」 8月9日，國際機器人聯合會主席伊藤隆之在世界機器人大會發表演講時透露，隨著全球各大主要市場工業機器人安裝量下滑，中國市場依然保持增長，中國市場保持著全球最重要的機器人市場地位。 杭州智元研究院智慧助力助行事業部負責人任敬偉表示：「本屆世界機器人大會，外國企業前來展臺參觀洽談時一致認為，當前中國機器人行業，尤其是在應用領域，要比國外要更快。通過政策支持、市場驅動、人才匯集，我國機器人核心部件以及相關工藝上都有大幅進步，並通過豐富的場景驗證，讓其技術保持領先地位。」 隨著人形機器人商業化前景進一步明朗，人形機器人產業迎來快速增長。高盛在最新《人形機器人專題報告》中將其2035年全球市場總規模(TAM)預測，從60億美元大幅上調至380億美元。這一預期的調整主要基於，出貨量的大幅增加，預計到2035年全球人形機器人的出貨量將達到140萬臺。摩根史坦利發布一份報告顯示，人形機器人「大腦」研發主要集中在北美地區，而「身體」部分則是中國企業的強項。 視源股份黨委書記、首席戰略資源官段宇表示，在勞動力成本逐步上升、人口老齡化逐步加劇的背景下，人工智慧被賦予了更多期待和重任。從長遠看，剛需高頻場景的機器人，通過高可靠性、高智能化的產品和優質的服務，讓用戶可以更輕鬆完成Dirty(髒)、Dangerous(險)、Dull(枯燥)「3D崗位」的勞動作業。 業內人士表示，對於機器人在工業領域的規模化應用，業界一般認為是2年-3年，而進入家庭場景，則需要更長時間。同時，隨著網際網路人工智慧到具身智能的飛躍，機器人將真正擁有理解物理世界的能力，並且通過具身智能技術與傳統網際網路人工智慧相結合，讓機器人真實與物理世界發生交互。(實習生劉思彤對本文亦有貢獻)
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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