廣西推動構建中國—東協標準化交流合作長效機制
2025-10-21 16:56 7,154次浏览北京8月9日電 題：從好玩到好用 全球機器人北京論「智」 記者 呂少威 左勾拳，右擺腿，9日在2025世界機器人博覽會宇樹科技展臺前，10歲小男孩李昊正模仿著臺上格鬥機器人的動作，「太酷了，簡直像動畫片裡看到的一樣！」 2025世界機器人大會正在北京舉行，2025世界機器人博覽會同期舉辦，共展出200餘家國內外優秀機器人企業的1500餘件展品。展商紛紛亮出看家絕活，這廂戲劇還未演罷，那廂足球對抗又燃起，下象棋、攤煎餅、調酒、演奏，機器人競相在人們的現代生活中「搶灘登陸」。整個展廳被觀眾擠得水洩不通，有看熱鬧的，有和技術人員探討「門道」的，一場機器人盛會正在精彩上演。 8月8日，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行。圖為宇樹科技展臺的機器人格鬥賽吸引觀眾。 王紫儒 攝 本屆大會主題為「讓機器人更智慧，讓具身體更智能」。在樂聚機器人展臺前，該公司最新產品「夸父4Pro」正在打太極拳，動作行雲流水。該公司副總裁柯真東向記者表示，該過程有非常多的重心調整及單腳站立等複雜動作，這些對機器人的穩定性、協調性要求非常高。 柯真東表示，好看不是目的，機器人最終要為人所用，要能真正賦能千行百業。目前，該公司機器人已用在搬運分揀、產品打包、卡扣安裝等工業智造場景，以及迎賓講解、語音問答等商業服務場景，同時在整理收納、擦拭桌面等家庭服務場景也有應用。 他介紹，正不斷對機器人提「智」增效，「現在這個版本的機器人在特定場景的工作效率已可以達到人工的40%至50%，軟體方面，我們通過大量的數據採集，『餵』給具身智能大模型，進而優化流程；硬體方面，我們不斷更新靈巧手及電池等設備。今年有望將效率提升到70%至80%。」 隨著技術的發展，機器人不僅能幹「粗活」，更能幹「精細活」。在瑞士ABB公司展臺前，兩隻機械手各自託著6隻紅酒杯不停晃動，另一隻機械手則快速穿過酒杯之間的空隙，晃動的機械手下，杯中酒一滴未灑。ABB機器人中國研究中心負責人張佳帆說，這是由ABB新一代OmniCore控制器與三臺IRB1300工業機器人配合完成的，機器人路徑精度可達0.6毫米以內，並以每秒高達1600毫米的速度高速運行，「這證明新一代機器人技術可以做到在保證高精度的同時提供卓越的速度」。 8月8日，強腦科技的仿生靈巧手向觀眾展示拿取雞蛋。當日，2025世界機器人大會在北京開幕。 楊鬱然 攝 該公司還為機器人量身打造了一套學習系統——「Follow me(跟我學)」AI應用解決方案，依託AI算法和動作快速建模，機器人可以記錄操作人員操作工具的動作，最終轉換為機器人操作。張佳帆說，「該技術能讓機器人不斷『進化』，變得更聰明，尤其適用於小批量多品種生產場景。」 「從機械式服務到主動預判式響應是機器人『進階』的顯著標誌。」北京雲跡科技股份有限公司展臺工作人員祖楊告訴記者。 AI智能體應用系統HDOS是該公司機器人實現從「單打獨鬥」到「群體協同」的秘訣所在，可以做到從環境感知、意圖認知、智能決策到自主執行、閉環反饋的全鏈路智能化。祖楊舉例稱，在酒店場景中，過去，機器人僅執行送物等單一任務，現在通過該系統可與其它機器人協同，聯動運營管理系統，自主調度電梯、設備、員工等資源，還可高階識別需求端的語言語意，對多個任務進行實時分析、拆解，制定最優協同方案。 「當機器人開始懂得『察言觀色』，當科技學會『將心比心』，這樣有智慧、有溫度的機器人正是我們一直期待的。」祖楊說。(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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