（成都世運會）「意見簿」變「感謝信」 「世運守護者」感動外國隊醫
2026-01-03 10:09 2,287次浏览三亞8月3日電 (記者 王曉斌)這個夏天，海南榴槤迎來連續第三年規模化掛果與批量上市。作為國產榴槤產業「破冰」的開拓者之一，吉林省鴻翔種業有限公司董事長、海南省鴻翔農業集團優旗投資有限公司(下稱「海南優旗」)董事長馮彥輝，近日受訪時回憶從「零」起步艱難探索國產榴槤產業的發展之路。他認為，國產榴槤是有待持續開發的「藍海」。 馮彥輝(右三)在海南的榴槤種植基地查看榴槤樹長勢。受訪者供圖 馮彥輝說，2018年，已在玉米種業深耕二十餘年、做到全國前列的鴻翔種業正面臨發展瓶頸。手握資金的他急需尋找新產業突破口。恰逢海南自貿港建設啟動，加之企業本身在海南有南繁育種基地，馮彥輝便將目光聚焦海南。2019年8月，一篇題為《榴槤在海南成功掛果 專家表示審慎樂觀》的報導，使馮彥輝受到啟發，成為其決心投資榴槤產業的「關鍵引信」。 熱帶特色高效農業是海南自貿港建設四大主導產業之一。「別人關註標題中的『審慎』，我們更看重『樂觀』。」馮彥輝說， 他看到新聞後隨即帶領團隊實地調研海南各地零星存活的榴槤樹，確認種植可能性的同時，也清醒認識到最大風險——颱風。最終，他們在三亞育才生態區選定了一片背風近水的土地，一次性種下首批500畝榴槤苗。 2025年7月16日，海南省保亭黎族苗族自治縣的華盛紅毛丹種植基地的榴槤樹迎來又一年豐收。2019年記者採寫的《榴槤在海南成功掛果 專家表示審慎樂觀》報導，描述的正是該基地的這批榴槤樹。記者 王曉斌 攝 彼時國內沒有如此規模的榴槤種植經驗，團隊幾乎踩遍技術「雷區」：挖坑種植導致積水爛根，苗株大量死亡；錯估需水量，灌溉系統被迫兩度升級；部分樹苗未剪鬚根導致「窩根」種下兩三年不見長，只得挖起重栽…… 「邊幹邊學，就是靠一股勁兒和堅定的投資支撐下來的。」馮彥輝感慨道，當2023年最早種下的榴槤樹成功掛果時，馮彥輝和團隊沸騰了：「那一刻太興奮了，所有辛苦沒白費！」此後，隨著榴槤種植面積不斷擴大及掛果榴槤樹越來越多，榴槤加工廠、國際榴槤交流中心……海南的國產榴槤產業開始向加工、服務延伸。 國產榴槤供不應求，為何還要布局加工和服務？馮彥輝解釋，國產榴槤產果期集中在7至10月，產業鏈人員在非產季需工作。依託海南自貿港「加工增值超30%免關稅政策」，公司在淡季採購東南亞榴槤加工銷售。這一策略既維持了全年產能和人員穩定，又帶動就業，並通過產品差異化覆蓋多層次市場。 7月19日，在海南三亞的榴槤種植基地，來訪者與榴槤樹合影。記者 王曉斌 攝 目前海南全省榴槤種植面積據估計已突破5萬畝。馮彥輝認為，前路挑戰與機遇並存。挑戰方面，技術瓶頸首當其衝：旱季缺水問題卡住樹木生長「命脈」；葉蟬等病蟲害防控方案仍需優化。機遇方面，國內消費市場對榴槤的巨大熱情及需求仍不斷增長。 馮彥輝說，為拓展榴槤生存版圖，海南優旗已在三亞以北的白沙黎族自治縣開闢100畝試驗田，直面冬季低溫挑戰。他透露，已有投資者在緯度更高的雲南西雙版納試種榴槤。從海南島南部出發，中國榴槤的規模化種植邊界正被不斷向北拓展。(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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