國家安全部4日發布安全提示,當前,一些追求潮流、獵奇的寵物愛好者,掀起飼養「異寵」的熱潮。但「異寵」交易、飼養、救治、棄養等行為潛藏安全風險,關乎生態安全和生物安全,需加以重視。 養「異寵」的人持續上升 「異寵」是「異域寵物」或「另類寵物」的簡稱,是指有別於傳統貓、狗等寵物之外,被人們當成寵物飼養、觀賞和經濟利用的外來野生動物,既包括昆蟲等無脊椎動物,也包括鳥、獸、兩棲、爬行等脊椎動物。 在我國,「異寵」需求和交易正快速增長,《2025年中國寵物行業白皮書(消費報告)》顯示,2024年,飼養「異寵」的人群持續上升;有數據統計,我國已有約1707萬人在飼養「異寵」,市場規模逼近百億元人民幣。 然而,人類飼養「異寵」的歷史普遍較短,對它們攜帶的病原微生物以及在交易、養殖過程中可能造成的疫病傳播缺乏深入了解和有效對策,容易引發各種潛在風險。 「異寵」真的「易寵」嗎? 2023年中央一號文件首次將加強對「異寵」的管理納入其中,強調要「嚴厲打擊非法引入外來物種行為」「加強『異寵』交易與放生規範管理」。那麼,「外來物種」究竟如何定義,又是否等同於「外來入侵物種」呢? 外來物種。是指中華人民共和國境內無天然分布,經自然或人為途徑傳入的物種,包括該物種所有可能存活和繁殖的部分。任何單位和個人未經批准,不得擅自引進、釋放或者丟棄外來物種。 外來入侵物種。是指傳入定殖並對生態系統、生境、物種帶來威脅或者危害,影響我國生態環境,損害農林牧漁業可持續發展和生物多樣性的外來物種。 事實上,大多數受熱捧的「異寵」在國內沒有自然分布,屬於外來物種,它們可能在新環境中缺乏本土天敵等生物和非生物制約因素,在生存競爭中處於優勢,會搶奪和擠佔本土物種的食物資源和生存空間,導致本土物種的生存及其所在的生態系統受到衝擊。一旦這些「異寵」逃逸或被棄養,極有可能破壞生物多樣性和生態系統穩定,威脅我生物安全,甚至會引發生態災難。 國家安全機關提示 「異寵」可以寵,但不能隨意寵,在追求新奇與熱愛的路上,唯有理性和依規,方能使人與自然和諧共舞。 遵守法律。違反國家規定,非法引進、釋放或者丟棄外來入侵物種,情節嚴重的,處三年以下有期徒刑或者拘役,並處或者單處罰金。任何公民和組織應嚴格遵守相關法律法規,依法依規開展「異寵」交易、飼養、運輸和放生等,堅決築牢維護生態安全和生物安全的人民防線。 理性飼養。「異寵」消費者購買前需確認物種是否屬於《國家重點保護野生動物名錄》或《瀕危野生動植物種國際貿易公約》附錄中的物種,並核查商家資質。購買時應選擇合法養殖場,拒絕走私或野外捕獲的動物,同時要求商家提供檢疫證明,觀察動物是否活躍、有無異常分泌物等,慎養善養寵物。
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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