【抗戰勝利80周年】500餘張圖片、近5萬字資料……香港大型抗戰巡迴展重現崢嶸歲月
2025-12-04 04:57 2,231次浏览近期，在國新辦召開的新聞發布會上，有關部門負責人介紹「十四五」時期經濟社會發展成就時，一大批大國重器被重點介紹。例如，第一艘國產電磁彈射航母福建艦下水、第一艘國產大型郵輪「愛達·魔都號」建成運營、第一艘規模最大LNG(液化天然氣)運輸船交付使用、全球首座第四代核電站投入商業運行、首座中國空間站「天宮」全面建成運營、「嫦娥六號」實現全球首次月球背面無人採樣返回、首架國產大飛機C919實現商業飛行，等等，令人振奮。 一個國家的科技創新能力和綜合國力，往往在大國重器中得到集中體現。大國重器，是指擁有高度自主智慧財產權、具有戰略意義的核心裝備或重大工程，是一國現代製造業綜合實力的代表作。以大國重器、大國工程為代表的自主創新能力，關乎一個國家的強盛之基和安全之要，是我們發展新質生產力、推進中國式現代化的重要驅動力。 黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央始終堅持把創新作為引領發展的第一動力，把科技創新擺在國家發展全局的核心位置。一個個國之重器、一項項重點工程不斷亮相，見證了中國從製造大國向製造強國的躍升，成為科技強國建設的生動註腳。我們看到，我國高鐵技術從引進、消化、吸收到自主創新，實現了從無到有、從追趕到引領的跨越，中國高鐵不僅在國內形成了龐大的高速鐵路網絡，還走向了國際市場，成為「中國速度」的象徵。5G技術的快速發展不僅推動了通信行業的變革，還為物聯網、智能交通、工業網際網路等新興領域的發展提供了強大的技術支撐，背後是中國科研人員的長期投入和創新突破。這些都彰顯出中國堅持創新驅動發展戰略的重大突破，離不開中國科研創新能力的厚積薄發。 當今世界，大國重器的研製和突破往往需要巨大的資源投入、長期的技術積累和高效的組織協調。這些成就的取得，不僅是科技實力的彰顯，更是社會主義制度集中力量辦大事優越性的生動體現。通過科學的決策機制和高效的組織實施，可以有效整合各方資源，形成強大的合力，確保重大項目的順利推進和成功實施。因此，為了實現大國重器的持續突破和高質量發展，必須不斷推動國家創新體系的建立和完善。其中，基礎研究是科技創新的源頭，是大國重器發展的基石。國家應加大對基礎研究的投入，支持高校和科研機構開展前沿性、基礎性研究。例如，我國在量子計算、基因編輯等前沿領域的研究，為未來的高科技產業奠定了基礎。加強基礎研究，能夠為大國重器的研製提供理論支持和技術儲備。通過政策引導，鼓勵企業、高校和科研機構之間開展合作，形成產學研用相結合的創新體系。 在國家創新體系中，大國重器不僅是一個產品、一臺裝備、一個工程那麼簡單，它往往在整個產業體系中起到龍頭作用，一個大國重器的成敗往往與上下遊無數個產業興衰直接相關。例如，高檔數控工具機就離不開液壓、氣動、軸承、密封、模具、刀具、電子器件、儀器儀表及自動控制系統等重要的機械、電子基礎件。機器人則離不開減速器、伺服電機、控制器、傳感器與驅動器等關鍵零部件。所以，大國重器必然會帶動無數專精特新企業的發展。在這裡，科學原理重要，需要科學家和工程師聯合攻關；訣竅、絕活、配方等隱性知識同樣重要，也需要一大批具有豐富經驗和工匠精神的產業工人隊伍。只有集聚各種人才，反覆切磋、反覆實踐，才能有大國重器的精品不斷湧現。 展望未來，大國重器的全球競爭不是一蹴而就的事情，但只要我們在基礎研究、技術創新、質量管理、可靠性控制、全生命周期服務、人才培養、工匠精神等方面持續精進，打造富有活力的創新生態體系，中國的大國重器必將走出國門，帶動實現中國製造向中國創造的轉變，中國品牌向世界品牌的轉變，製造大國向製造強國的轉變，為全球科技進步貢獻更多的中國智慧、中國力量。 (作者：吳金希，系清華大學社會科學學院長聘教授、戰略新興產業研究中心主任) 《光明日報》( 2025年08月05日 02版)
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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