七夕「情人節」 河南開封集體舉辦「宋韻婚禮」
2025-12-18 21:35 3,524次浏览這幾天，有著幾十年歷史的老字號品牌大白兔奶糖，也玩起了二次元跨界。這隻上海市民十分熟悉的「兔子」，與熱門國產遊戲《明日方舟》合作推出「甜憶迴響」主題聯動活動。近日，聯名產品正式上架後，記者發現，共計4萬盒原味、清涼味大白兔奶糖聯名禮盒，短短2分鐘售完，紅豆味也很快售罄。8月8日，首批單瓶裝聯名奶糖上架後也「秒空」。阿米婭款（經典原味）「大白兔是陪伴了一代代人的中華老字號，近些年通過創新的營銷手段，持續推動品牌年輕化，引發年輕群體的熱議。」上海冠生園食品有限公司市場部總監孫雨薇說，這隻憨態可掬、活力十足的大白兔「本兔」也在逐步IP化。「鷹角網絡的《明日方舟》作為當下熱門的頭部遊戲IP，其玩家群體與大白兔的目標消費群體高度契合，遊戲裡也有一個『兔兔』（阿米婭），『上海雙兔』的概念讓此次合作更有默契。」W款（紅豆味）據悉，本次聯動角色為《明日方舟》中的阿米婭、W、哀琺尼爾三個角色。雙方合作推出原味、紅豆味、清涼味三種口味的「甜憶迴響」套組，禮盒中除了角色定製款瓶裝奶糖，還包含角色亞克力立牌、明信片、徽章、收藏卡、收納盒等穀子。經典的大白兔奶糖糖紙也變得更具二次元氣息，結合遊戲元素推出的定製款糖紙受到不少玩家喜愛。此外，「甜憶迴響」主題鐺鐺車也在熱鬧的南京路步行街亮相。哀琺尼爾款（清涼味）孫雨薇介紹，此次聯動引入了「糖紙即周邊」的概念，定製的大白兔奶糖糖紙，提高了糖紙的收藏價值，平衡了糖果的食用功能和潮流IP的收藏屬性。在設計過程中，合作款產品包裝的核心視覺元素，如「大白兔」LOGO、經典的大白兔IP以及標誌性的奶糖風味被嚴格保留，確保品牌的核心辨識度。同時，雙方針對3個遊戲人物選擇了不同的奶糖口味。「我們並非簡單地將遊戲角色『貼』在傳統包裝上，而是邀請《明日方舟》的美術團隊，結合大白兔的LOGO、藍白條紋、兔子形象等經典視覺符號，進行深度共創，並採用符合《明日方舟》世界觀審美的藝術風格，將角色形象、UI元素等巧妙融入包裝結構，形成既有強烈二次元視覺衝擊力，又不失大白兔經典韻味的設計語言。」主題鐺鐺車她透露，此次合作提升了大白兔奶糖在Z世代及年輕消費群體中的認知度、好感度和討論度；社交媒體聲量、電商平臺年輕用戶搜索量、線下門店的熱度均有顯著增長。「年輕化是老字號讓『經典』在新時代人群中繼續成為『網紅』的戰略。與《明日方舟》這樣的潮流IP合作，為消費者帶來更多驚喜，也為品牌發展注入持久活力。」主題鐺鐺車值得一提的是，中國國際動漫遊戲博覽會（CCG EXPO）組委會是此次破圈聯動的幕後推手，項目參與者李君蘭在談及此次合作時說，這是一次極具意義的價值共創，這不僅是上海賦能老字號「守正創新」的標杆實踐，更是在文旅商體展深度融合、激發消費新動能的背景下，一次打通傳統產業與數字創意經濟邊界、釋放「經典」與「潮流」乘數效應的創新探索。「它為全國傳統品牌在消費升級浪潮中煥新突圍，貢獻以文化力撬動商業力、實現品牌資產跨代際傳承與增值的『上海思考』。」
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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