巨型「竹葉」綻放，浙江安吉文化藝術中心迎客
2025-12-05 11:13 7,578次浏览廣西梧州8月4日電 題：廣西千年六堡茶鄉「茶旅融合」煥新生 作者 張廣權 廖偉 夏季清晨，廣西梧州市蒼梧縣六堡鎮塘平村的茶山上，68歲茶農陳家業身背竹簍，手指嫻熟地採摘著茶樹嫩芽。「過去採茶只為生計，如今還多了一份展示傳統技藝的責任，得讓遊客看看咱老祖宗傳下來的手藝。」陳家業笑著說。身後的觀光步道上，海內外遊客正舉著手機拍攝採茶場景。 這個藏在大瑤山餘脈中的古鎮，因六堡茶而聞名。作為中國國家級非物質文化遺產代表性項目，黑茶製作技藝(六堡茶製作技藝)在這裡傳承千年。如今，這片古老的茶葉正通過「茶旅融合」新路徑煥發新生機。 在六堡鎮黑石山茶廠的非遺工坊裡，67歲的韋潔群正專注演示六堡茶「堆悶」工藝。她將蒸軟的茶葉均勻堆砌，手掌輕壓撫平，動作嫻熟如行雲流水。「這門手藝我學了三十多年，現在不僅要做茶，還要教遊客體驗。」韋潔群說。 茶廠體驗區裡，來自寮國的趙春雲正跟著師傅學習炒制茶葉。「抖散、殺青、揉捻，每一步都講究火候和手法，這親手炒制的茶葉，比買的更有滋味。」 從封閉作坊到開放工坊，從單一制茶到多元體驗，六堡茶的傳承路徑不斷拓寬。昔日的老茶倉，「變身」陳列百年茶器、記載制茶史的茶文化博物館；陡峭的茶山修起了觀光步道，沿途設有茶俗解說牌；傳統制茶工具也成了遊客爭相拍照的「網紅道具」。 數據顯示，今年「五一」假期，六堡茶生態旅遊景區接待遊客7.47萬人次，旅遊收入近1億元(人民幣，下同)，創下歷史新高。 2024年3月18日，茶農在廣西梧州市蒼梧縣六堡鎮沁怡六堡茶業專業合作社茶園採摘茶葉。 何華文 攝 「家人們看過來，這就是六堡茶特有的『金花』。」鏡頭前，「90後」茶農覃紅波舉著老茶餅向網友推薦。覃紅波曾在廣東務工，幾年前返鄉創業直播賣茶。如今，茶葉年銷售額超過50萬元。其直播內容還意外帶火茶山觀光旅遊線路，不少網友下單後特意驅車前往，親身體驗他鏡頭中的茶山風光。 昔日閒置農房煥然新生，大中村的「六堡精舍」成了網紅民宿。「節假日一房難求，客人主要來自粵港澳大灣區，就為體驗『晨起採茶、午間制茶、傍晚品茶』的愜意慢生活。」民宿經營者謝妮透露，民宿不僅盤活了鄉村閒置資源，讓老房子重獲「新生」，更帶動了周邊村民增收，成了村裡亮眼的名片。 六堡鎮中心的「六堡茶街」更是煙火氣十足，匯聚茶館逾30家。「古韻茶館」的老師傅擅長用古法煮茶，吸引中老年茶客；「青春茶吧」推出的六堡茶奶茶、茶味冰淇淋，深受年輕人喜愛；還有茶館專門開設茶藝課，從識茶、泡茶到茶禮儀，系統傳授茶文化。茶街盡頭的農產品市集上，茶點、茶籽油、茶枕等衍生品琳琅滿目。 六堡鎮黨委書記熊振強表示，目前全鎮茶園面積達13.8萬畝，綜合年產值超100億元，帶動茶農年均增收超3000元。當地在保護傳統技藝基礎上，融合現代科技建設標準化茶園、發展電商培訓「新農人主播」、開發智慧旅遊平臺。如今的六堡鎮，正全力打造「採茶、制茶、品茶、煮茶」全產業鏈，讓茶農分享更多產業增值收益。(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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