臺輿論關注「大罷免」大失敗：主流民意對民進黨當局投下不信任票
2026-02-09 23:56 8,983次浏览北京8月10日電 題：走進北京首家機器人主題餐廳：科技感吸引中外顧客 作者 陳小雨 推開餐廳大門，仿生人形機器人酒保「希爾」和「小柒」熱情上前招呼，金屬質感的手臂做出標準的迎賓手勢。伴隨2025世界機器人大會啟幕，位於北京經濟技術開發區的北京首家機器人主題餐廳「機器人焰究所」開門迎客，並成為新晉打卡地。開業三天來，中外顧客帶著好奇走進這家充滿科技感的餐廳，感受科幻場景變為現實。 餐廳內，煎餅果子機器人、奶茶機器人、咖啡機器人、烤串機器人等一眾「大廚」正忙著製作各式各樣的小吃飲品，讓顧客在滿足味蕾的同時大飽眼福。送餐機器人、機器人垃圾桶穿梭有序，為顧客提供服務。由機器人鍵盤手、機器人吉他手、機器人鼓手和機器人貝斯手組成的機器人樂隊，正奏出一首首流行樂曲。 8月8日，北京首家機器人主題餐廳「機器人焰究所」正式對外營業。圖為消費者與酒保機器人互動。 記者 張祥毅 攝 打開這家餐廳的菜單「主控進食系統」，可以看到牛肉和雞肉漢堡套餐命名為「Alpha|芯核牛堡動力模塊」和「Beta|雙核智能雞堡組件」，硬核科技感十足。 「最多的問題是『能看看裡面怎麼操作嗎？』」研發奶茶機器人的愛睿特智能科技有限公司CEO王國棟表示，幾天來一直在收集顧客反饋。不少人對機器人製作過程充滿好奇，由於直接開放製作區域存在食品安全隱患，團隊緊急上線製作過程視頻並循環播放，「不少顧客覺得機器人做的奶茶能對標高端品牌，這是讓他們驚喜的地方」。 8月8日，北京首家機器人主題餐廳「機器人焰究所」正式對外營業。該餐廳已匯集各類成熟機器人產品20餘款，為消費者呈現科技與美食的盛宴。 記者 張祥毅 攝 「開業以來，中外顧客對能說會動的機器人十分感興趣。等餐期間，許多顧客與恐龍機器人等機器人進行互動，在就餐區域附近聽機器人講脫口秀、觀看機器人樂隊演奏，得到了中外遊客們，特別是小朋友們的喜愛。」「機器人焰究所」負責人孫玲說。 目前，機器人產業穩居國內第一梯隊的北京，已支持形成了12類200項機器人創新產品，支持機器人創新產品在11個領域134種場景完成首試首用和迭代升級，不同領域的機器人應用深度和廣度都持續拓展。 8月8日，北京首家機器人主題餐廳「機器人焰究所」正式對外營業。該餐廳已匯集各類成熟機器人產品20餘款，為消費者呈現科技與美食的盛宴。圖為樂隊機器人在餐廳演奏樂曲。 記者 張祥毅 攝 作為開放平臺，這家餐廳與隔壁的全球首家具身智慧機器人4S店形成聯動，讓前沿機器人技術走出實驗室、融入日常生活，為人們帶來了集科技體驗、美食享受與消費互動於一體的全新體驗。 「整體挺新奇」「希望實現全機器人化服務」……對於收集到的反饋和意見，孫玲稱，餐廳裡有20多款機器人，團隊正根據顧客們的反饋進行調整，以更好地滿足消費者的需求，同時提升大家的體驗感。她表示，機器人正逐步走出實驗室，邁向多元化的實際應用場景。而餐廳的實驗性大於商業性，讓機器人在實際場景中接受檢驗，這正是打造這一試驗田的初衷。(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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