上海市民抗戰實物收藏展啟幕，百餘件珍藏再現烽火歲月
2026-01-17 20:29 8,679次浏览山東博興8月9日電 (記者 沙見龍)以「數啟新程·智領未來」為主題的數智化轉型標杆實踐交流會8月9日在山東省濱州市博興縣召開。來自相關領域的專家、學者及知名企業代表等與會，分享前沿數智化技術和先進轉型經驗，助力石化行業數智化轉型。 當前，數位技術的飛速發展正在重塑各行各業的競爭格局，而數智化轉型已成為企業提升核心競爭力的關鍵路徑。 圖為交流會現場。沙見龍 攝 「要實現『多打糧食』，就得通過數位化、流程化、智能化三步走，聚焦效率、效益，做好資源配置、人才培養、組織優化，提升客戶價值的實現能力。」山東京博控股集團有限公司數智化轉型運營中心助理總經理吳家安現場介紹「數智京博」建設經驗。 目前京博數智化基於三大主線提升客戶價值、賦能高效運營及驅動可持續發展：以客戶為中心，賦能端到端價值鏈，促成客戶滿意的價值創造主線；推動數位化深度融合，構建公司可持續發展體系的內部運營主線；打造先進可靠的數位化基礎設施的數智化保障主線。 「隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，我們積極整合數字科技創新資源，加快形成新質生產力。」吳家安表示，京博將聚焦「AI+研發」「AI+生產」「AI+經營」三大產業場景，圍繞「算力與智能裝備線」「模型算法線」等6條主線開展「人工智慧+」行動。 圖為與會嘉賓分享數智化轉型經驗。沙見龍 攝 蘇州沃時數字科技有限公司CEO曾琢以「Al+研發落地應用與實踐」為題，闡述利用實驗室自動化與人工智慧優化化學製造的路徑。在實踐中，該公司以獨特的AI計算平臺和實驗室自動化平臺相結合的模式，賦能化工、新能源、新材料企業工藝研發與創新，打造高質高效AI自動化合成平臺，通過人工智慧進行設計、合成、測試，實現目標化合物路徑發現與自動合成。 曾琢表示，化學合成是化工、新材料、醫藥研發的基石，但傳統工業(醫藥、化工、新能源、材料)技術研發依賴逐級放大，且周期長、投資大，探索化學空間的速度已遠落後於發展需求。「實驗室自動化智能化可為化工研髮帶來顛覆性變革，使成本更低、效率更高。」 圖為與會嘉賓分享數智化轉型經驗。沙見龍 攝 「化工行業基本經歷了機械化、電氣化和自動化階段，大都處在工業2.0和3.0的混合狀態。整體來看，雖然各企業智能化轉型意願偏積極，但依然分化明顯。」在中化信息雲事業部總經理湯政翰看來，中國多數大型化工企業的管理能力、精細化運營能力等都有待增強，創新能力和國際市場競爭力與世界一流水平還存在差距，升級任務緊迫。 隨著國家對打造行業領域專屬公有雲的重視，「化工行業雲」應運而生。湯政翰介紹說，藉助中國中化數位化轉型的成功經驗，「化工行業雲」對推動產業鏈上下遊企業業務協同、資源整合和數據共享具有重要意義，能夠搭建共性解決方案，加強協作配套，助力大中小企業實現「鏈式」轉型，帶動化工行業高質量發展。 「一個完整的企業AI擁抱閉環，要立於認知、基於數據、成於算法、融於場景。」山東京博控股集團有限公司董事、CIO唐亮對企業數智化轉型方面感受頗深。他在接受記者採訪時提到，企業擁抱AI打造新的核心競爭力，本質上是在數位化轉型基礎上的再一次認知升級和能力躍遷。AI不僅是技術工具，更是重塑企業價值創造邏輯的關鍵驅動力。這要求管理者從「技術採購思維」轉向「智能原生思維」，重新思考如何用AI重構價值創造過程。(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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