新疆五家渠市：新業態激活文旅融合動能
2025-11-05 20:10 5,652次浏览昆明8月9日電 (黃興鴻)雲南省昆明市石林彝族自治縣9日舉辦2025年石林人參果開採季暨產銷對接活動，吸引全國各地150餘家供貨商、採購商前來，其中現場籤訂1.5萬噸產銷協議。 地處滇東高原腹地的石林縣，被譽為「世界喀斯特的精華，中國阿詩瑪的故鄉」。該縣三分之二地區屬喀斯特地貌，孕育了世界自然遺產石林風景區；此外，那裡土層通透性好，富含硒、鎂、鐵等礦物質，上世紀末引入人參果種植後不斷改良，使其成為當地各民族的「致富果」。 8月9日，展銷商介紹不同品種的人參果。黃興鴻 攝 經多年精心培育，目前石林縣構建了擁有自主智慧財產權的人參果育種、育苗、技術、品牌、交易等全產業鏈發展格局；專業從事人參果領域的企業、合作社、家庭農場逾100家，產品業態涵蓋種苗、果脯、飲料、酒類、保健品、盆景、飼料等；培育了水果、蔬菜兩大類共20個抗性更強、適應性更廣、口味更加濃鬱的人參果品種。 石林縣人參果3至4月種植，7至11月採收，畝產約2噸。其中，水果人參果居多，不同品種口感不同；蔬菜人參果可炒、煮、涼拌食用。2024年，該縣人參果種植面積達17.01萬畝，產量30.02萬噸，綜合產值35.1億元，惠及2萬餘戶果農。2025年，種植面積達18.1萬畝，創歷史新高，產量、綜合產值預計同比均有增幅。 產銷對接大會吸引來自全國各地的80餘家採購商和以石林為主的70餘家供貨商參加，許多採購商此前就與石林的供貨商保持良好合作關係。當日現場和意向分別達成1.5萬噸、5萬噸產銷協議。 8月9日，人參果產銷對接大會現場。黃興鴻 攝 來自昆明的採購商付吉繞介紹，他從事人參果生意已有12年，從石林進貨至昆明，然後銷往中國各地，第一年銷量200噸，去年達6000噸。今年的訂單會超去年，將拓展南亞、東南亞、中亞市場。 來自廣東省廣州市的採購商廖羽林稱，他主要做一級批發市場，2021年從石林收購的50噸人參果特別搶手，此後逐年增加採購量，北方是人參果的主要消費區。去年採購100餘噸，今年計劃採購400噸。 8月9日，商家展出用人參果開發出的香水。黃興鴻 攝 目前，石林縣正在建設人參果智慧交易中心，電商中心、服務中心，推進產業鏈延伸、產業融合發展。計劃2027年石林人參果種植面積達20萬畝，並帶動雲南更多地方種植，全省產量達90萬噸。力爭3至5年，使石林人參果綜合產值達百億元。 當日，2025年石林人參果開採暨「雲上鮮果」發車啟動；發布《「石林人參果」產業藍皮書》；舉行年度人參果果王爭霸賽，人參果分級、包裝技能賽，人參果系列產品展銷等。(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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