墨西哥向美國移交26名販毒集團頭目
2025-10-24 16:34 7,713次浏览悟空、哪吒、熊貓……五千架無人機用星河作畫，點亮了重慶的夜空，也點燃了龍門浩老街的夜經濟：臨江的戶外餐吧座無虛席，煙火氣與街頭樂隊的聲浪交織，遊客們從「打卡即走」轉為深度漫遊。「短短20分鐘的無人機表演，開啟的『消費窗口』能從傍晚一直延伸到深夜」——這位經營者描述的不僅是「購在中國·2025『不夜重慶』生活節」此刻的紅火，也是中國夏日消費熱浪澎湃的一個縮影。 自今年4月啟動以來，由商務部等6部門統籌推動的「購在中國」系列活動在中華大地上遍地開花。它聚焦首發經濟、國貨潮品、文娛旅遊、體育賽事等消費新增長點，在各地創新拓展著多元消費場景，讓國內居民和入境遊客都能持續地感受到中國消費市場的蓬勃活力。 樂高世界玩樂節、迪士尼夏季主題活動邀親子家庭盡享歡樂時光；國際動漫月串聯CCG EXPO、Bilibili World等主題活動，為年輕次元群體定製沉浸式狂歡；面向體育賽事愛好者，世界賽艇錦標賽、上海ATP1000網球大師賽、FISE極限運動嘉年華接踵而至；面向時尚潮流愛好者，國際光影節與上海時裝周聯袂演繹城市美學……超過300場特色鮮明的活動，正在2025「上海之夏」國際消費季裡輪番上演。它們著眼細處，契合了不同人群「個性化、多樣化、品質化」的消費升級需求，也在不斷釋放著「購在中國」的魅力——其遠非單點促銷可比，而是一場以消費為核心、多業態深度融合的活動盛宴。統觀全局，「讓全球旅客好來、好玩、好購」的出發點，既符合上海作為國際消費中心城市的定位，也回答了為何「購在中國」既能成為國內居民的消費熱詞，也能成為國際遊客的「潮流之選」。 社會消費品零售總額達24.55萬億元，同比增長5.0%，最終消費支出對GDP增長的貢獻率高達52%——上半年的亮眼數據，是消費成為我國經濟增長「主引擎」的有力印證。其中文娛消費尤為搶眼，全國電影票房超292億元、同比增長超20%，演唱會票房激增約4成，由此衍生的「票根經濟」成了我國的年度消費熱詞。這樣的消費底色，也為「購在中國」打造優質商旅文體健多元融合消費品牌，提供了更加豐富的思路。以天津為例，針對「粉絲踩點」和「餘興社交」等觀演前後的新需求，天津海河國際消費季推出了票根優惠計劃，打造「一票多用、一票多惠」的消費生態圈，不斷釋放著當地多場景融合消費的潛能。 如何為「購在中國」引領新型消費打開更大的想像空間？前沿科技的賦能必不可少。在深圳，當地依託科技創新優勢舉辦了「智慧之夏品牌展」，從超仿真的3D印表機器人到超視覺3D立體畫，從AI智能眼鏡到全屋智能家居，為消費者打造了「看得見、摸得著、玩得嗨」的智慧消費新場景。「購在中國2025深圳之夏消費季」還將統籌推動全國首個機器人街區落地龍崗，屆時市民便能體驗機器人提供的各項服務，甚至親手組裝機器人，沉浸式感受「人機共生」的未來生活方式。 「購在中國」迎來夏日主場，生機勃勃，勢頭正好。這不僅體現在消費數據的攀升，更為我們帶來了美好生活的落地、創新活力的奔湧。接下來，「購在中國」系列活動還將以更豐富的供給、更優質的服務、更多元的場景，打造購好物、品美食、賞美景、觀展演的美好體驗，為驅動中國經濟向上生長釋放更大的能量。 (文丨孫詩喬 編輯丨趙靜)
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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