近日,主題為「讓機器人更智慧,讓具身體更智能」的「2025世界機器人大會」在北京經濟技術開發區北人亦創國際會展中心舉辦,「AI大模型賦能機器人與具身智能產業新範式交流活動」作為此次大會的專題活動同期召開。國家地方共建人形機器人創新中心首席科學家江磊,松延動力創始人、董事長、CTO姜哲源,靈初智能副總裁黃貝寧,合十思維創始人趙普,非夕科技副總裁胡曉平出席「機器人與具身智能應用場景創新與產業鏈協同」圓桌對話並演講。 在圓桌對話上,中國具身智能領域代表性創新企業——合十思維,以其獨特的技術路徑與人文哲思引發行業關注。其創始人趙普提出,「具身智能的目的不是替代人類,而是讓機器人更懂人,更好地協同人」。這一理念正重新定義著機器人的智能內核。 當機器人能精準執行動作,它是否真正理解自己在做什麼? 當研發者都聚焦於機器人的跑跳能力時,合十思維選擇了一條更艱深的路——讓機器理解「為何而跑」。圍繞「讓機器人真正理解世界」這一目標,自2023年4月成立以來,合十思維便專注於攻克具身智能的認知瓶頸。一是首創的神經形態類腦角色算法,模擬人類大腦布羅卡區與威爾尼克區的語言處理邏輯,讓機器人建立對動作意義的理解;二是結合運動控制算法與小腦一體化技術,機器人可實時解析環境信息,自主規划動作路徑,在複雜場景中安全、高效地與人協同。 做「懂人」的消費級機器人夥伴 合十思維拒絕「並不認為機器人會替代人類,相反,機器人應成為人類的協同者,服務於人。趙普描繪了觸手可及的場景:未來消費者可像買汽車一樣走進4S店,首付2.8萬,月供3000元,帶走一個會說「我懂您需求」的機器人夥伴。這不僅是商業構想,更是合十思維所錨定的消費級機器人普及路徑。 合十為舍,人機共生 創始人趙普在對話中闡釋了品牌的命名深意。合十為舍,以舍為得,做技術應當有「欲先取之,必先予之」的覺悟。「當我們把技術給予世界,世界終將回饋我們未來」。而在合十思維的logo設計中,左為機械臂,右為人手,二者合十,意為矽基智能與碳基生命的協同生態,讓機器人成為人類的夥伴。 從握手的契約精神、擊掌的共識共鳴,到碰拳的信念交融,"合十"既是東方禪意的禮敬,亦是跨文明的協同符號。這一理念與《中庸》"博學之、審問之、慎思之、明辨之、篤行之"的治學精神深度共鳴。正如"人一能之,己百之"的極致追求,所有投身於機器人產業研發製造的從業者們,都是為共赴機器人技術突破的星辰大海。 以東方智慧,答未來之問 活動主持人、國家人形機器人創新中心首席科學家江磊說,人工智慧的本質特徵之一在於不確定性,而中華文化中蘊含的辯證思維恰與這種不確定性高度契合。這種植根於文化基因的思維模式,正是發展具身智能所需的沃土。合十思維將中國傳統文化與現代前沿科學技術相融合,正是具身智能中國範式的典型代表。 這家植根中國哲學的創新企業,正以類腦算法為筆,書寫具身智能的認知覺醒篇章。 當機器人學會有溫度的感知,產業或將真正邁向成熟。
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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