甘肅宕昌：「棲林幽居」現詩意 「甜蜜驛站」通「錢」途
2025-10-31 02:26 1,123次浏览杭州蕭山。蕭山區委宣傳部 供圖 杭州8月13日電(記者 王逸飛)今年，浙江提出加快打造人工智慧創新發展高地，該省官方也在多場合傳遞出「人工智慧不僅是一個產業，更是一個時代」之意。該背景下，浙江各地紛紛瞄準這一賽道，搶抓人工智慧機遇。13日，浙江民營經濟強區、製造業重鎮杭州市蕭山區，就亮出了最新動作。 當日，蕭山召開新聞發布會「官宣」將打造人工智慧三大產業社區——芯模社區、芯創社區、芯機社區。這也是當地在人工智慧賽道上的戰略落子。 新聞發布會現場。王逸飛 攝 位於杭州南部的蕭山，誕生了榮盛、恆逸、萬向、傳化等「超級企業」，更曾連續多年在浙江縣域經濟中領跑。網際網路經濟興起時，當地因傳統慣性思維、傳統路徑依賴等原因，導致喪失先發優勢。近年，在人工智慧站上時代風口之際，蕭山的「轉身」已走在浙江前列。 如企業集聚方面，當地集聚近150家重點人工智慧企業，覆蓋了基礎層、技術層和應用層，包含了核心技術研發、智能產品製造和行業智能化應用；在算力方面，蕭山通過與新華三、中國移動、中國電信等合作，提前布局了一批算力中心。 此次，當地提出要打造的人工智慧三大產業社區，寄託著蕭山進一步重構優勢、再造輝煌的期望值。 「三大產業社區都以晶片的『芯』字打頭，分別根據各自方向、特徵、布局，打造第一批『芯字輩』的產業社區，力爭在人工智慧賽道上，構建起和擔負起具有國家競爭力的創新生態和產業生態。」蕭山區委常委、常務副區長施科琦表示。 其中，芯模社區位於杭州錢江世紀城，以主打人工智慧的圖靈小鎮為主陣地，將聯合新華三等頭部企業，以圖靈中試創新發展試驗基地為核心，突出「芯模適配」的核心功能，全力打造長三角首個集「技術研發、芯模適配、中試放大、商業化落地」於一體的全閉環AI產業社區。目前，該社區已有40餘家人工智慧企業入駐，覆蓋「行業模型、光通信晶片、算力運營、場景應用」等產業鏈。 芯創社區位於蕭山經濟技術開發區，以信息港小鎮為主陣地，聚焦「AI+醫療」發展方向，整合多模態醫療數據，構建AI醫療智能體應用場景，進而形成數據共用、算力共享、場景互驗的有效機制，著力打造AI賦能普惠醫療服務引領區、AI醫療應用創新示範區和AI醫療解決方案供給高地。目前，該社區已匯聚微醫控股等一批產業鏈企業。 芯機社區位於湘湖國家旅遊度假區，依託「中國視谷」窗口園區，以晶片研發、AI伺服器產業集群、智能終端產業鏈為重點，總投資100億元以上，將全新打造一個集「生產、生活、生態」於一體的三生融合社區，努力成為杭州人工智慧高能級產業平臺和浙江省乃至全國人工智慧終端設備智造高地。目前，該社區已經集聚雲尖、紫光、先臨三維等AI整機和智能終端企業。 蕭山區發改局黨委書記、局長駱軍介紹，為支持人工智慧產業發展，當地還推出人工智慧政策包，包括1億元算力券、5000萬元模型券、5000萬元數據券、1000萬元場景券，其他還包括辦公空間租金減免、項目攻關補助、基金扶持、貸款貼息、教育醫療保障等，政策資金突破10億元。(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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