廣西山水「涼資源」撬動暑期「熱經濟」
2025-10-28 06:04 4,359次浏览北京8月4日電(記者 張尼)「我覺得中國工程師不管是在AI層面或者是生物工程層面都是非常強的，現在各行各業都看到工程師帶來巨大的生產力的突破。在交叉領域，像AI、醫藥材料，工程師帶來的價值也是非常巨大的。」劑泰科技聯合創始人兼CEO賴才達接受記者採訪時給出了這樣的評價。 在他看來，中國創新藥發展將迎來工程師紅利階段。 「北京整個產業鏈有非常大的助力」 8月1日，劑泰科技在中關村(大興)細胞基因治療產業園舉行OpenCGT平臺揭牌暨D輪融資發布會。會上宣布，劑泰科技已完成D輪融資。本輪融資募資總額為4億元人民幣，由北京市醫藥健康產業投資基金和大興區產業投資基金聯合領投。 中新健康了解到，北京市醫藥健康產業投資基金是經北京市政府批准成立的八支產業基金之一，重點投向創新藥、創新醫療器械等重點產業領域，以及細胞與基因治療、數字醫療等新興產業領域。 作為AI製藥的先鋒，劑泰科技與深度智耀、晶泰科技、英矽智能被外界並稱為「AI製藥四小龍」，幾家企業通過差異化定位塑造中國AI製藥的多元生態。此次，劑泰科技落戶北京，無疑再為北京生物醫藥產業注入強勁創新動力。 「在和北京的領導、包括很多醫院的合作討論會上，大家一直在講『加速再加速』，他們覺得不夠快，可以更快，甚至要比FDA(美國食品藥品監督管理局)流程做得更快、更好，整個大環境對我們有非常大的助力。」 賴才達告訴中新健康，得益於北京的創新環境，企業在打通醫院端、產業端、早研端等方面，得到了諸多幫助。 「不僅是『32條政策』(北京推出32條創新醫藥高質量發展措施)方面的支持，北京整個產業鏈都有非常大的助力，天生具備很好的產業集群，在監管、醫院體系、患者資源以及對於靶點轉化的能力方面，在全國都是位於前列的。」 事實上，對於細胞與基因治療(CGT)領域，北京在政策端已有布局。 2024年，北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會等5部門發布《北京市加快細胞與基因治療產業創新發展三年行動方案》。其中明確，到2027年，培育細胞與基因治療領域的前沿技術企業20家以上，上市企業3家以上，加速形成具有國際影響力的細胞與基因治療產業集群。 今年，北京市醫療保障局等九部門印發《北京市支持創新醫藥高質量發展若干措施(2025年)》，其中提出，面向AI+病理、AI+醫學影像、AI+輔助診斷、AI+手術規劃、AI+製藥等方向，支持不少於10個場景的模型開發應用。 中國工程師將在AI製藥領域帶來巨大價值 近年來，「AI+生物醫藥」持續擦出創新火花，未來，中國創新藥發展會否迎來工程師紅利階段？ 對於這個問題，賴才達給出了肯定的答案。 「2015年開始，我們在MIT(麻省理工學院)就嘗試用AI做新的方向，那時候非常困難，當時的能力和做出的品質和現在相差甚遠，現在整個行業都站在了巨人的肩膀上，無論是算力還是算法都已經實現了巨大突破。」 賴才達表示，中國工程師不管是在AI層面或者是生物工程層面都是非常強的，如今已經可以看到工程師帶來巨大的生產力的突破，「我們現在靠工程師加速賦能，更快、更好、更精準做好事情，透過生物學找到好的方向，最後做出好的產品。」 「AI製藥的鏈條非常長，整個行業還有很長的路要走。」 賴才達強調，從純新靶點驗證到機理模型的搭建，新分子設計、遞送、生產、臨床全套完成AI端到端的部分，不是一家企業做的事情，需要整個行業形成合力，把鏈條全部打通，將產業鏈整合。 「我們看到現在整個生物醫藥行業崛起的苗頭，後面還會更好，也特別期待AI+生物醫藥為整個大環境帶來新的變革，能夠帶來更大產值，給患者帶來更多好的產品。」他說。(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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