黑龍江省進口銅精粉檢測領域實現「零突破」
2026-03-03 06:34 7,174次浏览黃金股ETF爆發。8月4日盤中，多隻黃金股ETF表現強勁，截至下午收盤，國泰黃金股ETF領漲全市場ETF，達5.04%，同期也有多隻黃金股ETF漲超4%。國際金價方面，8月4日，倫敦金現、COMEX黃金走勢分化，但在前一個交易日，倫敦金現價格突破3360美元/盎司關口，COMEX黃金價格也突破3400美元/盎司。 8月4日盤中，黃金股ETF大漲，國泰基金、工銀瑞信、華夏基金、永贏基金旗下的黃金股ETF在早盤均漲超3%，下午則延續上漲走勢，均漲超4%。Wind數據顯示，截至下午收盤，國泰黃金股ETF領漲全市場ETF，達5.04%。同期，華夏黃金股ETF、工銀瑞信黃金股ETF、永贏黃金股ETF分別收漲4.49%、4.34%、4.28%，平安黃金股ETF也收漲3.94%。 若拉長時間至年內來看，Wind數據顯示，截至8月4日，平安黃金股ETF、國泰黃金股ETF、工銀瑞信黃金股ETF、華夏黃金股ETF、永贏黃金股ETF今年以來均漲超30%，分別漲37.02%、38.42%、39.16%、39.5%、39.79%。 若從場外產品表現來看，除上述產品及相關聯接基金外，還有易方達中證滬港深黃金產業指數A/C、南方中證滬港深黃金產業股票指數A/C、中歐中證滬港深黃金產業指數A/C在年內漲超30%。 值得關注的是，就在前一個交易日(8月1日)，倫敦金現價格突破3360美元/盎司關口，單日漲幅2.22%。8月4日早盤，倫敦金現走勢小幅回落，在3360美元/盎司附近持續震蕩；截至17時，倫敦金現報3358.32美元/盎司，跌0.13%。COMEX黃金價格也在前一個交易日突破3400美元/盎司，8月4日，COMEX黃金價格小幅上漲，截至17時，報3411.2美元/盎司，漲0.34%。 回顧年內，國際金價節節走高，繼3月突破3000美元/盎司後持續攀升，4月盤中更一度突破3500美元關口，刷新歷史紀錄，但高位震蕩後回落。截至8月1日收盤，倫敦金現、COMEX黃金的年內漲幅分別為28.14%、29.34%。 永贏黃金股ETF基金經理劉庭宇表示，黃金在前期避險情緒回落及美國經濟數據韌性影響下持續調整，但8月1日美國重要經濟數據大幅走弱引發美元及風險資產大幅走弱、市場降息預期顯著回升。展望後市，黃金及黃金股的上行空間值得重視。 財經評論員郭施亮也認為，美元走弱或是刺激金價上漲的原因之一，因為美元與黃金價格之間呈現出「蹺蹺板」格局。同時，金價還受到地緣局勢反覆、各國央行增持等因素影響，避險情緒升溫疊加關稅政策搖擺不定，引發金價持續走強。當前，黃金價格維持歷史高位運行態勢，支撐金價的幾個重要因素也並未發生變化，若避險情緒、通脹預期以及美元走弱等因素沒有發生實質性的變化，金價很難出現大幅下跌走勢。 劉庭宇還提到，美聯儲獨立性的歷史性危機構成更為深層的定價邏輯重構。美聯儲理事庫格勒將於下周辭職，使得川普能夠提前任命一位青睞的候選人，美國財長貝森特也在此前表示預計年底前宣布美聯儲提名，若白宮通過下一屆美聯儲主席候選人(即「影子主席」)影響市場利率預期，則美聯儲獨立性或將受到持續衝擊，且市場對於2026年的降息預期將持續加強。往後看，隨著美聯儲獨立性動搖和赤字率上行進一步侵蝕美元和美債信用，全球「去美元化」趨勢加劇，中國、印度等新興市場央行黃金儲備佔比顯著低於全球平均水平，各市場參與方都更有動力持續增加黃金資產的配置。 前海開源基金首席經濟學家楊德龍也認為，當前國際局勢並不穩定，且預計美元未來發行量會越來越大，美聯儲在應對經濟問題時往往會採取量化寬鬆措施，會對黃金長期價格產生影響。特別是美元信用面臨崩塌風險，美國國債規模已突破35萬億美元，利息支出越來越大，一旦美債信用危機爆發，黃金作為終極貨幣的價值就會徹底釋放。另外全球央行積極囤積實物黃金，也推高了黃金價格的長期走勢。 北京商報記者 李海媛
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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