2025倫敦國際中國音樂節舉辦「中西音像」音樂會
2025-12-30 23:23 7,812次浏览成都8月13日電 題：針尖跳芭蕾 千年蜀繡添彩世運 作者 王利文 當運動員站上成都世運會領獎臺，胸前獎牌「竹光」綬帶上，蜀繡點綴的世運會標識在織錦間流轉。蜀繡，這門傳承千年的指尖技藝，正在世界舞臺寫下東方美學註腳。 8月10日晚，成都世運會期間，以色列蹦床運動員羅特姆·阿米海(Rotem Amihai)展示獎牌，該獎牌綬帶採用蜀繡工藝。王利文 攝 四川盆地溼潤氣候與岷江、沱江滋養沃土，使古蜀成為桑蠶重鎮，孕育「錦繡」雙絕：蜀錦以蠶絲織就彩色提花，蜀繡則施藝於錦緞等面料之上。作為「中國四大名繡」之一，蜀繡以針線細密、色彩典雅著稱，所繡大熊貓、錦鯉、九寨山水等栩栩如生，講究「針腳整齊，線片光亮，緊密柔和，車擰到家」。 「蜀繡針法有百餘種，甚至『一根線能劈成八十絲』。」在國家級非物質文化遺產蜀繡代表性傳承人孟德芝的工作室裡，《魚戲蓮葉圖》展現著針法巧思：錦鯉鱗片轉出明暗，蓮葉脈絡呈現出流動感。她從事繡藝40餘年，一些作品融合傳統針法與亂針，宛如攝影作品在綢緞上重現。 5月29日，第三屆「金針杯」中國刺繡技藝交流活動在四川成都郫都區舉行，現場蜀繡從業者展示刺繡技藝。(郫都區融媒體中心供圖) 正值世運會在蜀地舉辦，蜀繡「彩蛋」隨處可見。如開幕式上，引導牌以竹編為基，銀花絲勾芙蓉花型，蜀繡與漆藝共同「繪就」會徽及參賽國家和地區名稱；引導員旗袍以蜀繡繡出圖案，與下擺芙蓉花相映。 而在3釐米寬的成都世運會獎牌綬帶上繡微縮會徽，堪稱「針尖芭蕾」。領銜繡師魯莉團隊先將底料緊繃於繡架，確保繡面平整如砥。繡制時，繡娘的指尖得像「長了眼睛」，髮絲粗細的絲線在方寸之間遊走。為保證圖案邊緣平滑，她們特意用「藏針」技巧，起針從紋樣邊緣內穿出，收針藏於線跡之下。顏色過渡處更是考驗功夫，要計算好每一針摻入的顏色，嚴格控制在1-8針的範圍內換色，實現自然過渡。 以色列蹦床運動員羅特姆·阿米海(Rotem Amihai)接過獎牌時，聽志願者介紹這是中國蜀繡後，觸碰綬帶邊緣的指尖放慢了動作。「它的顏色柔和又透著力量，原來小小的絲線能創作這樣的藝術。」他輕晃獎牌感嘆，這一織物承載著中國手工藝人的心意，「它很柔軟，卻把不同國家的人連在了一起。」 2025年8月，成都市郫都區安靖街道蜀繡創意中心，展示的蜀繡創意產品。郭芯屹 攝 傳統技藝正融入新科技。蜀菁館繡工根據數字轉化的設計稿繡制大熊貓，設計耗時大幅縮短；其「步步生花」系列高跟鞋將蜀繡紋樣與現代鞋型結合，成為年輕人青睞的潮物。如今漫步成都街頭，蜀繡絲巾、車掛、冰箱貼、擺件等文創產品，成為各地運動員和遊客能帶回家的「巴蜀記憶」。 「2023年成都大運會時，我們繡有太陽神鳥紋樣的『大運青城山水絲巾』引發搶購熱潮。」成都世運會特許授權合作商、成都市靖繡緣蜀繡有限責任公司總經理賀靜介紹，從賽事禮品到日常物件，蜀繡產品正以高品質、親民價吸引大眾。 成都世運會獎牌總設計師吳福來則希望，國際友人觸摸到中國手工藝的溫度時，既能感受到賽事的榮譽，也能觸摸到中國文化的肌理。(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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