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2026-02-18 14:10 9,389次浏览巴彥淖爾8月14日電 題：河套金秋的「增收密碼」：田成方、果滿枝 記者 張林虎 秋日的河套平原，處處是豐收的景象。在內蒙古自治區巴彥淖爾市，臨河區的萬畝麥田裡麥浪翻滾，磴口縣的溫室大棚裡果滿枝頭。近年來，當地通過高標準農田建設、特色產業培育，打出政策、資金、科技組合拳，讓土地煥發新生，讓農民腰包更鼓，在鄉村振興的道路上邁出堅實步伐。 圖為河套大地鮮食玉米豐收。 臨河區委宣傳部供圖 碎田煥新 糧倉豐盈 臨河區西海村的2000畝麥田裡，金黃的麥浪在秋風中起伏，收割機穿梭其間，將飽滿的麥穗收進糧倉。村民趙栓站在自家15畝地邊，看著車鬥裡堆成小山的麥子，笑意盈盈。「以前地塊碎，農機進不來，全靠人工收，累得直不起腰。現在地塊平了、連成片，從種到收都是機械化，省心不說，產量還高了不少。」 西海村曾長期受地塊零散、鹽鹼化困擾，糧食產量上不去，村民種地積極性不高。2023年，當地實施高標準農田建設，村裡1.36萬畝農田完成改造。2024年，5000畝糧食園區基地建成，主打小麥套種玉米。如今的田間，連片土地平展展鋪向遠方，硬化機耕路四通八達，灌溉管道順著田壟延伸。 「園區裡小麥畝產約600斤，玉米畝產1200斤，算下來一畝地能掙2274元。」村黨支部書記王繼偉算起收益帳，眼裡滿是歡喜，「不光產量提了，種地也省心了，農民收入實打實漲了。」 糧食增產的背後，是真金白銀的投入。臨河區財政局局長郭慶宏介紹，財政部門把農田建設當作「硬任務」，既爭取上級支持，又拓寬投入渠道。數據顯示，2022年至2024年，臨河區完成36.09萬畝高標準農田建設，總投資達7.5億元。 這些資金重點投向農田平整、水利設施、田間道路等五大工程，靶向解決地塊分散、鹽鹼化嚴重等老難題。如今，臨河區農業規模化、土地集約化、管理智能化水平顯著提升，昔日零碎田變成了高產田，農民從體力活中解放出來，將更多精力投入到精細化管理上。 圖為磴口縣河壕村的玲瓏小番茄。馬超峰 攝 棚室增效 果紅民富 在磴口縣補隆淖鎮河壕村駐村工作隊創新實踐園，溫室大棚裡綠油油的枝蔓上，黃色番茄花點綴其間，底部掛著一串串珍珠瑪瑙似的玲瓏小番茄。工人們在篩選車間裡忙著分級打包，裝好的精品果隨即送入保鮮庫，鎖住新鮮與清甜，隨時準備出庫銷售。 「以前這些溫室存在閒置期，現在種上小番茄，實現了一棚兩收。」駐村工作隊第一書記賈虎說。2024年以來，工作隊多方調研，提出利用村裡44棟溫室的閒置期種植玲瓏小番茄，採用「黨支部+駐村工作隊+公司+農戶+投資人」的模式，讓閒置資源活了起來。 今年1月至4月，村裡將溫室承包給育苗戶進行頭茬育苗；5月中旬後，又承包給兩家農業公司種植玲瓏小番茄。7月以來，小番茄陸續上市，深受消費者喜愛。「種植企業統一提供種苗、技術和銷售渠道，村民以務工形式參與。」賈虎說。 這樣的模式讓村集體每畝地增收2000餘元，還帶動附近村民務工就業，月增收超5000元。「我家土地流轉出去了，現在在園區打工，月工資5000元，成了上班族。」農民葉德強說。 圖為實施高標準農田改造為高產穩產提供保障。 臨河區委宣傳部供圖 模式創新 機制保障 無論是臨河區的糧田提質，還是磴口縣的棚室增效，都離不開機制的保障。在臨河區，財政部門對涉農資金實行精細化管理，嚴格落實中央和自治區政策，加強資金監管，提高使用質效。 「每一分支農資金都要撬動鄉村振興的大效益。」郭慶宏說，未來還將繼續強化財政支農舉措，拓寬投入渠道，完善資金監管和績效管理長效機制，讓更多農田變成旱澇保收、高產穩產的良田。 磴口縣則通過創新經營模式，延長產業鏈條，讓小番茄從田間到車間再到市場，形成完整產業鏈。「我們不光要種得好，還要賣得好。」賈虎說，配套設施的完善讓鮮果能及時保鮮、分級，賣出更好價錢。 從麥田裡的機械化耕作，到大棚裡的特色種植，初秋的河套大地，正上演著糧增產、錢增收的生動圖景。(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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