國臺辦：無論搞多少小動作 都改變不了「臺獨」必然失敗的下場
2026-02-25 09:34 9,657次浏览烏蘭察布8月5日電 題：烏蘭察布草原新牧歌：「牛」勁十足 「玉」見未來 記者 張林虎 8月的內蒙古自治區水草豐美，生機與希望在田野牧場間流淌。在烏蘭察布市察右前旗的牛舍內，自動化設備精準投餵；察右中旗的玉米田，節水灌溉滋養著禾苗。近年來，烏蘭察布市依託肉牛養殖、玉米種植等特色產業，走規模化、科學化、融合化發展之路，讓農牧民的「錢袋子」越來越鼓，鄉村振興的底色愈發鮮亮。 圖為航拍京西農牧業肉牛養殖區。記者 張林虎 攝 科學養殖激活增收引擎 烏蘭察布位於北緯 40°的黃金產業帶，擁有優質農牧業種植資源。這裡的農產品以綠色、有機的特性而聞名。 清晨6點，察右前旗京西農牧業的養殖區裡，賈曉路指尖輕點「中央廚房」控制面板，成分配比精準的飼料便順著管道送入牛舍。「過去餵牛靠肩扛手搬，草屑混著汗珠子黏在身上，現在點點按鈕就行，省心又省力。」這位曾經的農民，如今已是熟練的養殖技工。 京西農牧業的「中央廚房」，是當地肉牛養殖科學化的縮影。為讓安格斯肉牛吃得健康，企業將牛群細分為犢牛、青年牛、成年母牛等類別，根據不同生長周期定製營養方案。目前，其繁育總場存欄11500頭肉牛，育肥場年出欄10000頭，直接帶動周邊40餘名村民就業，人均年收入達1.6萬元。 「每月固定收入五六千，離家近還能照顧老人孩子。」賈曉路的話道出了許多村民的心聲。除就業崗位外，京西農牧業還流轉周邊千畝土地，每年為農戶帶來穩定的地租收益。昔日靠天吃飯的農民，如今在家門口實現了「離土不離鄉」的高質量就業。 圖為「牛村部落」打卡點。 記者 張林虎 攝 「牛村部落」打開多元空間 在察右前旗的「牛村部落」，綠草沿山勢鋪展，40餘間星空木屋點綴其間，既有鄉野氣息，又不失現代格調。2024年，這裡接待京津冀遊客超7萬人次，成了短途休閒遊的熱門打卡地。 這是察右前旗「牛經濟」與「田園夢」融合的成果。據了解，當地投資12.5億元，建成萬頭肉牛基地、冷鏈屠宰加工中心、科研研究院，並打造出「牛村部落」旅遊度假區。 「遊客來這裡能看肉牛養殖、住特色民宿、嘗農家菜，產業鏈拉長了，收益也多元了。」京西農牧業副總經理薛新翠介紹，這一模式帶動了65個村集體年分紅200餘萬元，新增就業崗位400餘個，月薪從4500元到15000元不等。 從養牛賣牛到觀牛賞景，察右前旗把肉牛產業的附加值做足，讓農牧民既端穩「養殖碗」，又吃上了「旅遊飯」。 圖為農戶在察看玉米長勢。 記者 張林虎 攝 種養聯動鋪就綠色路徑 在距離「牛村部落」150公裡的察右中旗烏素圖鎮，廣袤的玉米田裡正上演著「一田雙收」的好戲。 在大房子種植基地裡，高效節水灌溉設備將水肥精準送達根部，甜玉米翠綠飽滿，籽玉米挺拔健壯。「1100畝地，一半種甜玉米，一半種籽玉米，每個環節都得盯緊。」種植戶李二霞說。 這片20.8萬畝的玉米田，蘊藏著「甜飼互補」的巧妙構思。甜玉米堅持綠色種植，軟糯香甜的口感讓訂單不斷；籽玉米則被切碎發酵成青貯飼料，比普通乾草更多汁含糖，成了牛羊冬季的營養餐。 「甜玉米賣錢，籽玉米餵畜，一畝地兩份收益。」牧民李朝算起帳來滿臉笑意。 近年來，察右中旗以玉米為紐帶，串聯起種植—加工—養殖產業鏈：甜玉米帶動種植戶增收致富，青貯飼料反哺畜牧業，形成「以農促牧、草畜聯動」的閉環。這一模式既穩住了「糧袋子」，又鼓起了「錢袋子」，更在生態保護與增收間找到平衡。 從肉牛養殖的科學升級，到農文旅融合的多元探索，再到玉米種養的循環聯動，烏蘭察布市用特色產業激活鄉村活力，在廣袤草原上繪就出一幅產業興、百姓富、生態美的鄉村振興新畫卷。(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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