不能開窗的高鐵如何做到不悶不燥 背後的秘密是→
2026-02-01 17:49 7,259次浏览物流，連接生產和消費，是暢通國民經濟循環的關鍵一環，也是現代化產業體系的重要組成。日前，國家發展改革委發布數據顯示，上半年，我國社會物流總費用與國內生產總值(GDP)的比率降至14%，較一季度下降0.1個百分點，意味著每創造100元GDP的物流成本降至14元。 透過0.1%的降幅，我們能看到什麼？ 能看到實體經濟的成本降低。 0.1個百分點，看似不起眼。但若以當前中國經濟體量測算，相當於半年節約物流成本超過1300億元，為國民經濟特別是實體經濟運行減輕負擔，帶來真金白銀的實惠。 從更長的時間尺度看，2024年社會物流總費用與GDP比率為14.1%，比上年下降0.3個百分點，節約物流成本超過4000億元；在此基礎上，今年以來，這一比率繼續降低，證明了相關工作的行之有效。 能看到交通網絡的提檔升級。 打通「堵點」，2月，16個城市開展物流數據開放互聯試點工作，促進資源優化配置；連通「斷點」，3月，國鐵集團聯手多家航運企業開展貨櫃多式聯運「一單制」運輸服務，保障各環節無縫銜接；暢通「節點」，今年以來，「兩重」建設紮實推進，沿江鐵路、機場、幹線公路網絡織得更密……更加完善的全國統一物流大市場，加速人、貨、信息的高效流轉，為有效降低全社會物流成本拓展廣闊空間。 能看到科技創新的加快賦能。 網絡貨運平臺推廣應用，助力運輸空駛率大幅降低；自動化倉儲設備加快落地，推動作業效率持續提升；無人車、無人機等相繼「上崗」，不斷延展物流配送深度……更為強勁的數位化智能化協同效應，提升物流供應鏈服務保障水平，為有效降低全社會物流成本注入汩汩動力。 能看到產業融合的積極成效。 融合發展，物流降成本的應有之義。有效降低全社會物流成本的重要前提是保持製造業比重基本穩定。以物流與產業聯動協同降成本，促進產業鏈供應鏈融合，才能更好託舉製造業發展。 30個國家物流樞紐納入建設名單，物流深入產業鏈條，更好提升服務能級；快遞進廠體量持續壯大，快遞業與製造業融出新空間……交通物流與現代產業在更高水平融合發展，物流供需實現規模化對接，為有效降低全社會物流成本提供持久潛力。 千裡之行，積於跬步。這0.1個百分點，是現代物流體系建設的重要落點，也是物流降本工作的新起點。橫向看，當前，中國全社會物流成本仍高於發達國家平均水平；縱向看，對照2027年降至13.5%左右的目標任務，仍有不小空間。 用儘可能少的物流費用支出支撐儘可能多的經濟產出，有效降低全社會物流成本是一項複雜的系統工程，也是一篇意義重大的「高質量發展大文章」。綿綿用力、久久為功，加快建設供需適配、內外聯通、安全高效、智慧綠色的現代物流體系，必將加快全社會物流成本有效降低，為產業升級「強筋壯骨」、為經濟發展「舒筋活血」。
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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