抖音電商升級服務體驗生態，助力產業健康長遠發展
2025-12-09 21:00 3,139次浏览莘莊地鐵南廣場，承載著上海西南交通換乘與商業活力的重要節點，正站在發展升級的關鍵風口。TODTOWN天薈南商業體即將揭開面紗，仲盛世界商城煥新升級，梅隴西路-莘朱路道路改造同步推進，三個項目齊頭並進，勾勒出南廣場「雙商圈驅動、交通配套升級」的美好藍圖。然而，集中施工建設帶來的揚塵噪音擾民、居民出行受阻、商戶經營受影響等問題，也成為考驗區域治理能力的「試金石」。今年以來，春申網格陸續收到南廣場施工擾民的投訴。在這場品質提升攻堅戰中，「1+2+8+N」雙核驅動模式，以黨建為紐帶，串聯起各方力量，成為破解難題的「金鑰匙」。第一核：黨建引領聚合力，構建治理共同體南廣場治理面臨「麻花式困局」——施工方的工期壓力、居民的生活需求、商戶的經營訴求、職能部門的規範要求，多方利益訴求相互交織、彼此牽制。要解開這個「治理麻花」，必須打破條塊分割的行政壁壘，構建協同共治新格局。完善夯實「1+2+8+N」力量體系，成為凝聚網格合力的關鍵。為此，春申網格創新推出《群眾需求清單》《文明施工清單》《責任落實清單》。鎮黨委副書記擔任網格長，綜合執法等八大員下沉一線，與商戶代表、社會組織形成治理合力。春申綜合網格「八大員」與居民區聯席會議通過「線上大數據研判+線下實地走訪」雙軌並行的方式，精準把握群眾訴求的「最大公約數」。這套機制將黨組織的政治優勢轉化為看得見、摸得著的治理效能，實現了從「各管一攤」到「共治一域」的轉變。春申綜合網格黨建聯席會議第二核：黨建聯建破壁壘，源頭化解三跨難題春申網格將地鐵南廣場集中施工引發擾民問題列為年度重點攻堅事項，針對跨區域、跨部門、跨主體問題，打造第二個「1+2+8+N」攻堅矩陣，形成了一套行之有效的破壁機制。通過「黨建+項目化」管理，讓每個攻堅任務都有黨組織牽頭、有黨員負責，通過三個轉變實現問題「源頭治理」——推動從「事後處置」到「事前防控」，從「單兵作戰」到「集團攻堅」，從「行政協調」到「契約治理」。南廣場梅隴西路臨時垃圾箱房設置不當，一度影響周邊沿街餐飲商戶經營。春申街區黨支部第一時間召集城建中心、莘天置業及陽光苑居委現場會商，明確臨時垃圾箱房系地鐵上蓋施工導致的原收運點遷移所致。推進溝通中，首套方案因協調複雜、耗時久難解燃眉之急。最終，網格長牽頭搭建城建中心、環衛公司、莘天置業三方對話平臺敲定方案，莘天置業主動擔責，將收運點遷移至天薈商業體地下垃圾分類廂房合併使用，既優化環境又符合規範，並於高溫前完成遷移，徹底解除商戶後顧之憂。街區與居委走訪了解情況雙核驅動雙向奔赴：從「建設擾民」到「共建共享」將黨建聯建的成效轉化為長效治理能力，是南廣場品質提升的核心目標。春申網格以鎮級統籌引領的「1+2+8+N」 力量體系為第一核，提供頂層設計與協同支撐，以網格黨建聯建的攻堅矩陣為第二核，激活治理末梢、破解實際難題，兩級核心同頻共振。通過一系列實打實的舉措，春申網格在轟鳴的施工聲中走出了一條「施工進度不減速、民生保障不斷檔」的雙贏路徑。依託「施工銘牌」信息公開、新媒體傳播、社區宣傳等透明化工作手段，積極推動居民深入了解施工進展情況。同時，緊密結合2大商業體的惠民措施，逐步引導居民從「知情」邁向「理解」進而實現「支持」，最終贏得了絕大多數居民的廣泛支持與理解。自六月份黨建聯建工作開展以來，工程施工在揚塵噪音方面實現「零投訴」。黨建聯建帶來的不僅是問題的解決，更是治理理念的升級——在價值取向上，從單純「追求建設速度」轉變為更加注重「民生溫度」；在治理模式上，從傳統的「政府單方面管理」升級為「多元主體協同共治」；在政企關係上，從簡單的「監管關係」轉變為「夥伴關係」。兩大綜合商業體黨組織積極響應聯建號召，主動履行社會責任：一方面實施道路微更新、停車位改造等硬體提升工程，另一方面開展夏日送清涼、購物優惠等暖心服務。這些舉措既解決了居民的實際困難，又以潤物細無聲的方式增進了商居感情。即將開業的TODTOWN天薈南商業體實景圖商業體周邊道路環境提升效果圖如今的南廣場，建設轟鳴與市井煙火和諧共生。這背後，是「1+2+8+N」雙核驅動模式帶來的深層變革。當黨組織的神經末梢延伸到治理最前沿，當各方力量在黨建引領下找到 「最大公約數」，發展的速度與民生的溫度，在共建共享中實現平衡。
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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