乘勢而上，助燃夏日經濟
2025-11-11 00:07 3,394次浏览鬱鬱蔥蔥的芭蕉樹上，深綠色的芭蕉長勢喜人；一串串木瓜掛在枝頭，底部的已開始成熟，泛出誘人的橙色；架子上爬著茂盛的藤蔓，藤蔓上掛著一個個黃綠色的「小燈籠」——黃金百香果，摘一個掐開，果香四溢，入口清甜無比；還有蓮霧、荔枝、芭樂等熱帶水果……很難想像，這樣一片「熱帶雨林」式的果園，竟然就在上海。走進位於崇明區中興鎮的太和·好時節智慧農場溫室大棚，熱帶氣息撲面而來。依託農業科技支撐，本不屬於上海的熱帶水果成功「落戶」，實現「一方水土產多方果」。記者了解到，果園裡第一批黃金百香果、木瓜到下月即可成熟，地產香蕉、芒果等，到今年10月亦可成熟上市。 木瓜熱帶水果長勢喜人太和·好時節田園綜合體示範項目總佔地540多畝，其中一期330多畝，二期200多畝。除了開展區域水環境改造等生態治理，項目最大亮點是開展了「南果北移」——把10多種熱帶水果帶到上海崇明種植。在農場溫室大棚內，記者日前看到芭蕉、香蕉、百香果、芭樂等水果多呈青綠色，只有木瓜已有部分成熟。「現在還不到上市的時候。這個基地的香蕉、木瓜等是去年國慶節才開始種植的，百香果是今年春天開始種的。到九十月份，這些水果都會陸陸續續成熟。」農場負責人莫偉告訴記者。這些熱帶水果，有望極大豐富今年秋天崇明乃至上海的地產水果品類。莫偉表示，農場內種有15畝黃金百香果，畝產可達1噸以上，木瓜、芭蕉、香蕉畝產量也很大。以香蕉為例，單棵香蕉樹可產香蕉70千克左右，一畝地可種植60棵香蕉樹，一年可種三批。這樣一算，農場的香蕉畝產可超12噸。 百香果「到今年秋天，我們一方面準備推出採摘體驗的農旅融合項目，歡迎市民遊客前來感受熱帶風情，另一方面也準備和商超合作，將這些地產香蕉等水果送進商超進行售賣。」莫偉告訴記者，和目前上海市場上的其他香蕉不同，這些地產香蕉不用在六七分熟時就被採摘、然後經過長途跋涉再到達商超和水果攤，而是可以在樹上長至九成熟以上再被採摘，所以口感也會更軟糯香甜，價格也會比市場上的香蕉略貴一些。魚類「活化石」在果樹下遊動在農場溫室大棚內，記者還看到一幕奇景：一汪魚塘竟然也在大棚裡，池底綠藻隨水流輕輕擺動，一群樣貌奇特的魚悄然穿梭其中，它們身形修長，嘴部長而扁平。「這是鴨嘴魚，就像魚頭上長了個扁扁的鴨子嘴巴一樣，學名叫匙吻鱘。」莫偉告訴記者，鴨嘴魚和鱘魚同屬於古老的硬骨魚類——鱘形目，是現存「最接近遠古魚類」的一支，有「活化石」之譽。鴨嘴魚最顯著的特徵是它的扁平長吻，佔整個身體長度的三分之一，其表面布滿感應細胞，用於覓食和探測環境。這是一種濾食性魚類，喜歡在清潔的淡水水域中生活，它們會吃掉水裡看不見的浮遊動物，如同「水中吸塵器」。一條成年鴨嘴魚一天可過濾數十萬升水體，有淨化水體的功能。除了生態價值，鴨嘴魚的經濟價值也很高。「鴨嘴魚全身都是寶。它可以當作觀賞魚，也可以被食用，這種魚沒有小刺，魚肉的口感細膩彈牙。等到鴨嘴魚性成熟後，產出的魚卵還可以製成魚子醬。今後市民遊客還可來農場體驗釣鴨嘴魚，釣到魚後我們現場烹飪，整條魚清蒸是最原汁原味、最鮮美的做法。」莫偉說。科技讓農業實現諸多「不可能」太和·好時節智慧農場能實現「南果北移」「林下養魚」的關鍵，是科技賦能。「我們通過精準滴灌、水肥一體化、電子溫室數控等技術，在大棚內實現了高富氧環境，模擬熱帶雨林氣候，以此打破物種地域和季節限制，讓熱帶水果茁壯生長。」莫偉說。設施農業升級之餘，太和·好時節智慧農場還引用並改造了獨特的基塘農業模式。莫偉告訴記者，「果基魚塘」是基塘農業的典型模式之一，指在低洼處挖塘養魚，堆積塘泥成基，基面種植果樹，形成循環系統。「我們把這種模式搬到了日光大棚內，鴨嘴魚穿梭在林間，可啄食自然落葉、落花、落果，而鴨嘴魚的排洩物，正好可以當做熱帶植物生長的天然肥料，實現養魚與種果樹的雙重收益。」崇明區中興鎮靠近上海長江大橋，區位優勢明顯，鎮域內民宿產業也有一定知名度。中興鎮相關負責人告訴記者，太和·好時節智慧農場將有望進一步帶動周邊農文旅綜合發展，「一方面持續豐富地產農產品品類、提高農產品品質，另外也將吸引來更多研學、農事採摘體驗等客流，為鄉村振興增添更多活力。」
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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