今年前7個月重慶外貿進出口總值同比增長9.1%
2025-12-02 08:36 9,346次浏览8月15日電 國新辦15日就2025年7月份國民經濟運行情況舉行新聞發布會。會上，國家統計局新聞發言人、總經濟師、國民經濟綜合統計司司長付凌暉介紹，1-7月份固定資產投資同比增長1.6%，比1-6月份回落，扣除價格因素，固定資產投資實際增長在4%-5%左右。投資名義增速的回落，既有部分地區高溫暴雨頻發、影響項目工程施工的短期因素，也有外部環境複雜多變、國內企業競爭加劇、投資收益下降的影響，還有我國轉型發展過程中傳統行業投資動能在減弱，新興行業成長尚難以完全對衝的原因。 8月15日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行新聞發布會，國家統計局新聞發言人、總經濟師、國民經濟綜合統計司司長付凌暉介紹2025年7月份國民經濟運行情況，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 付凌暉指出，儘管投資名義增速有所回落，但扣除價格因素，投資實物工作量並不低，尤其是在創新驅動發展引領下和大規模設備更新政策帶動下，投資結構持續優化，繼續為經濟轉型升級創造有利條件。具體有以下幾個方面： 一是製造業投資較快增長。隨著製造強國建設穩步推進，傳統製造業改造升級，新興製造業加快發展，支撐製造業投資較快增長。1-7月份製造業投資同比增長6.2%，明顯快於全部投資增速。其中紡織服裝服飾業投資增長25.2%，汽車製造業投資增長21.7%，通用設備製造業投資增長14.8%。 二是高端行業投入加大。科技創新引領產業創新，新質生產力培育壯大帶動高端行業投資增長。1-7月份航空太空飛行器及設備製造業投資同比增長33.9%，計算機及辦公設備製造業投資增長16%，信息服務業投資增長32.8%，均保持較快增長。 三是重點領域投資較快增長。「兩重」建設持續推進，重點領域基礎設施投資增長較快。1-7月份水利管理業投資增長12.6%，信息傳輸業投資增長8.3%，大規模設備更新對投資拉動作用明顯，1-7月份設備工器具購置投資同比增長15.2%，佔全部投資比重達16.2%，拉動整個投資增長2.2個百分點。 四是能源綠色轉型投資穩步增加。隨著我國能源供給綠色轉型持續深入，清潔能源相關投資不斷擴大，有力支撐和保障我國能源安全。1-7月份，太陽能、風力、核力、水力發電投資同比合計增長21.9%，保持較快增長。 付凌暉表示，總的來看，我國投資規模繼續擴大，投資結構不斷優化，投資增長面臨的壓力是階段性的，對此要全面看待。從未來發展看，我國投資空間潛力依然巨大，我國人均資本存量與發達國家相比仍有較大差距，未來加快發展新質生產力、促進城鄉區域協調發展、補齊民生短板都需要加大投入。下階段，要堅持高質量發展不動搖，縱深推進全國統一大市場建設，進一步優化投資環境，調動各方面投資積極性，激發民間投資活力，擴大有效投資，促進供給結構持續優化，推動經濟平穩健康發展。
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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