（走進中國鄉村）重慶「水中人參」遊向世界
2025-11-18 16:27 8,176次浏览銀川8月9日電 題：寧夏奶產業「花式」上新 「入圈」年輕市場 作者 石羽佳 連日來，「秋天的第一杯奶茶」成為社交平臺上的熱門詞條，中國年輕消費群體對新式茶飲品類的熱情持續高漲。 8月9日，由寧夏夏進乳業打造的「nice茶」飲品店，以及由金河乳業打造的「山下有牛」飲品店店內人頭攢動，「賀蘭山下新鮮現打」等標語十分吸睛。「山下有牛」飲品店店員告訴記者，目前店內酸奶類飲品較受歡迎，許多年輕人都是衝著「寧夏本地奶源」賣點來的，期待喝到新鮮、健康的飲品。 圖為由金河乳業打造的「山下有牛」飲品店正。 石羽佳 攝 「茫茫沙海」酸奶、「青巖疊雪」牛乳茶、奶油巧克力枸杞……今年以來，寧夏牛奶產業開啟了「花式」上新模式，涉足奶茶、餐飲等新領域，這些具有寧夏本地特色的產品在年輕群體中成為「頂流」。 艾媒諮詢數據顯示，2024年中國新式茶飲市場規模達到3547.2億元(人民幣，下同)，到2028年有望突破4000億元。「本土奶企涉足奶茶領域對寧夏奶產業轉型發展具有重大意義。」寧夏奶產業協會會長羅曉瑜表示，從「B端供應鏈到C端消費場景」的跨越探索之路，既是在消費升級浪潮中的創新探索，也是寧夏奶企構建全產業鏈競爭力的戰略突破。 寧夏地處「黃金奶源帶」，是中國重要的優質奶業基地之一，也是全國生鮮乳主產區，乳製品加工產值達200億元。然而，近兩年受生鮮乳價格下跌等不利影響，寧夏奶產業遭受衝擊。 為擺脫行業困境，寧夏各地及奶企聚焦年輕市場，多路突圍，各有招數。 5月28日，2025吳忠全國生態牛乳美食烹飪邀請賽啟幕，參賽選手用牛乳為輔料製作醒獅面點(資料圖)。 記者 於晶 攝 在吳忠市利通區，一桌創意研發的「生態牛乳宴」正推動奶產業與餐飲、文旅等產業深度融合。5月，2025吳忠全國生態牛乳美食烹飪邀請賽在利通區舉辦，來自全國的烹飪名廚，現場研創了熱菜、麵點、湯羹等多個品類的牛乳美食。「酸奶南瓜杯」「椰香牛奶糕」等甜品備受食客們的關注。 「奶產業是利通區的『白金』產業，2025吳忠全國生態牛乳美食烹飪邀請賽的成功舉辦，是利通區產業突圍的一次關鍵嘗試。」利通區委副書記、政府區長王照陸表示，從「喝牛奶」到「吃牛奶」，拓展餐飲消費場景是推動產業鏈延伸、價值鏈升級的關鍵路徑，下一步將推動牛乳相關菜單進入本地餐飲體系。 除拓展新消費場景外，提高產品附加值也成為寧夏奶產業發展的重點。2023年，瑞幸咖啡與貴州茅臺聯名推出的「醬香拿鐵」爆火，其中所使用的白酒風味厚乳來自寧夏塞尚乳業。 近年來，寧夏塞尚乳業已成為多家知名食品企業長期穩定的合作夥伴。寧夏塞尚乳業有限公司董事長閆建國表示，未來還將研發「輕爽型酸奶」、奶啤等新產品，擁抱年輕消費者。「寧夏擁有高品質的奶源，我們希望通過生產出高附加值產品，讓寧夏乳品走向全國、走向全球。」(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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