(成都世運會)國際世界運動會協會、成都世運會組委會、國際定向運動聯合會的情況通報

2026-01-21 04:34 1,832次浏览

  悟空、哪吒、熊貓……五千架無人機用星河作畫,點亮了重慶的夜空,也點燃了龍門浩老街的夜經濟:臨江的戶外餐吧座無虛席,煙火氣與街頭樂隊的聲浪交織,遊客們從「打卡即走」轉為深度漫遊。「短短20分鐘的無人機表演,開啟的『消費窗口』能從傍晚一直延伸到深夜」——這位經營者描述的不僅是「購在中國·2025『不夜重慶』生活節」此刻的紅火,也是中國夏日消費熱浪澎湃的一個縮影。   自今年4月啟動以來,由商務部等6部門統籌推動的「購在中國」系列活動在中華大地上遍地開花。它聚焦首發經濟、國貨潮品、文娛旅遊、體育賽事等消費新增長點,在各地創新拓展著多元消費場景,讓國內居民和入境遊客都能持續地感受到中國消費市場的蓬勃活力。   樂高世界玩樂節、迪士尼夏季主題活動邀親子家庭盡享歡樂時光;國際動漫月串聯CCG EXPO、Bilibili World等主題活動,為年輕次元群體定製沉浸式狂歡;面向體育賽事愛好者,世界賽艇錦標賽、上海ATP1000網球大師賽、FISE極限運動嘉年華接踵而至;面向時尚潮流愛好者,國際光影節與上海時裝周聯袂演繹城市美學……超過300場特色鮮明的活動,正在2025「上海之夏」國際消費季裡輪番上演。它們著眼細處,契合了不同人群「個性化、多樣化、品質化」的消費升級需求,也在不斷釋放著「購在中國」的魅力——其遠非單點促銷可比,而是一場以消費為核心、多業態深度融合的活動盛宴。統觀全局,「讓全球旅客好來、好玩、好購」的出發點,既符合上海作為國際消費中心城市的定位,也回答了為何「購在中國」既能成為國內居民的消費熱詞,也能成為國際遊客的「潮流之選」。   社會消費品零售總額達24.55萬億元,同比增長5.0%,最終消費支出對GDP增長的貢獻率高達52%——上半年的亮眼數據,是消費成為我國經濟增長「主引擎」的有力印證。其中文娛消費尤為搶眼,全國電影票房超292億元、同比增長超20%,演唱會票房激增約4成,由此衍生的「票根經濟」成了我國的年度消費熱詞。這樣的消費底色,也為「購在中國」打造優質商旅文體健多元融合消費品牌,提供了更加豐富的思路。以天津為例,針對「粉絲踩點」和「餘興社交」等觀演前後的新需求,天津海河國際消費季推出了票根優惠計劃,打造「一票多用、一票多惠」的消費生態圈,不斷釋放著當地多場景融合消費的潛能。   如何為「購在中國」引領新型消費打開更大的想像空間?前沿科技的賦能必不可少。在深圳,當地依託科技創新優勢舉辦了「智慧之夏品牌展」,從超仿真的3D印表機器人到超視覺3D立體畫,從AI智能眼鏡到全屋智能家居,為消費者打造了「看得見、摸得著、玩得嗨」的智慧消費新場景。「購在中國2025深圳之夏消費季」還將統籌推動全國首個機器人街區落地龍崗,屆時市民便能體驗機器人提供的各項服務,甚至親手組裝機器人,沉浸式感受「人機共生」的未來生活方式。   「購在中國」迎來夏日主場,生機勃勃,勢頭正好。這不僅體現在消費數據的攀升,更為我們帶來了美好生活的落地、創新活力的奔湧。接下來,「購在中國」系列活動還將以更豐富的供給、更優質的服務、更多元的場景,打造購好物、品美食、賞美景、觀展演的美好體驗,為驅動中國經濟向上生長釋放更大的能量。   (文丨孫詩喬 編輯丨趙靜)

  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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