奏響人與自然和諧共鳴的時代樂章——智庫報告解析生態文明建設的中國創新與世界意義
2025-12-13 19:45 6,341次浏览盛夏正值吃瓜季。8月12日，山西省大同市廣靈縣政府聯合百果園在京舉辦西甜瓜上市推介暨百果園集團太陽熱能結合堆肥處理改良土壤技術(BLOF技術)入選國家級農業主推技術發布會。此發布會是一場成果展示，既有農業科技創新成果運用轉化的生動實踐，也有百果園深度參與鄉村振興的標杆示範。 據了解， BLOF技術採用生物方法改良土壤，是生態和諧型、環境友好型技術。百果園利用該技術不僅解決了目前國內比較嚴重的土壤健康問題，如土壤板結、酸化、農藥汙染、有害重金屬汙染等土壤退化問題，還能解決連作造成的特色農作物生長障礙、生長條件惡化等問題。 農業農村部耕地質量監測保護中心原副主任、中國腐植酸協會副會長李榮研究員稱，百果園集團董事長餘惠勇向他介紹了百果園引進並成為自主智慧財產權的BLOF土壤改良技術。「長久以來，種植西甜瓜等特種農作物的農戶需要種植兩三年便搬遷更換新的種植地，連作導致當地特色農產品無法實現農業規模化和專業化種植。百果園集團BLOF這項先進技術有效解決了困擾行業多年，也即土壤健康方面最嚴重的難題之一。」 圖為農業農村部耕地質量監測保護中心原副主任、中國腐植酸協會副會長李榮研究員 該技術集成創新了體積法測量土壤養分、精準施肥軟體開發、太陽熱養生處理病害土壤等先進實用技術。李榮表示，作為承接BLOF技術試驗示範的負責人，自2023年開始，由農業農村部耕保中心牽頭，百果園技術團隊在連作障礙最嚴重的北京、上海的西瓜、黃瓜、草莓基地進行了連續多茬的試驗示範。「以西瓜為例，試驗結果顯示，土壤透氣性增強，土壤鹽分消減35%，有益菌群提升42%，根結線蟲滅殺率81%，秋茬西瓜自根苗成活率達到92%。土壤健康了，種苗吸收營養豐富，帶來了西瓜的品質和產量的顯著提升。此外，BLOF技術還助力了生態經濟的協同發展，健康的土壤會減少農藥、除草劑的使用，減少農藥殘留對環境的汙染，西瓜苗體種植成本也會降低，商品率提升。」 這些年，百果園在寧夏、雲南、浙江、海南、江西、山西、安徽、江蘇等多個省區也開展了試驗和推廣。截至2024年底，採用百果園集團BLOF技術改良土壤面積已經接近3萬畝。 以山西為例，百果園與大同市廣靈縣政府及當地企業、農戶保持緊密合作，目前當地試點、引進、推廣BLOF種植基地達5000畝。廣靈縣縣委書記董雄偉表示，「近幾年，得益於百果園BLOF技術及其生態鏈企業的積極協作，使得我們在全國範圍內初步佔有一定的市場份額，也躋身成為百果園銷售渠道的優質主推產品。」 圖為百果園集團創始人、董事長餘惠勇 會上，百果園集團創始人、董事長餘惠勇也宣布：百果園與廣靈政府共同試驗總結出一套可複製全國、利果農利生態的「廣靈模式」。即政府搭臺、市場為導向，聚焦全產業鏈各個關鍵要素、協同共振的產業模式。政府做「制度基建」，如土地流轉、金融貼息、冷鏈物流等支持，百果園利用企業優勢做「產業基建」，從品牌推廣開始，提供BLOF等利生態的新技術體系、新生產資料、銷售渠道等全方位資源助力生產，形成雙向循環、內生動力，打造美麗鄉村。渠道方面，依託百果園、浙江溫嶺的西甜瓜營銷團隊和電商渠道等供應鏈資源，連接起覆蓋京津冀、長三角、珠三角的穩定「大市場」。園區基建方面，廣靈政府與百果園及其生態鏈企業確立了將打造3萬畝西甜瓜及水果型蔬菜園區核心區。完成育苗基地、品試中心、產地倉等一系列配套設施建設，構建起「從種植管護、到技術服務、到分揀包裝、再到物流銷售」的垂直一體化產業鏈。「這項成功經驗，未來會在全國各個西甜瓜核心產區進行推廣。」
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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