文/廣州日報全媒體記者武威 通訊員穗科宣 近日,2025年《財富》中國500強排行榜發布,廣州企業表現可圈可點,共有21家企業上榜。其中新進企業2家,分別是廣州農村商業銀行、大參林醫藥集團;連續上榜企業共19家,以能源、汽車、醫藥、科技為主。21家企業中共有13家企業排名上升,佔廣州企業上榜總數61.9%。連續上榜的19家企業有11家企業排名上升,主要集中在科技和金融領域,排名上升30位以上的5家,包括小鵬汽車(↑101)、先導科技(↑84)、廣發證券(↑63)、金髮科技(↑50)、廣州產投(↑38)等。另外,2家新進企業也屬於排名上升企業,廣州農村商業銀行從榜外躍升至354名,上升幅度超156位。 新材料領域亮點滿滿 新材料領域,金髮科技營收同比增24.2%,排名升50位。公司依靠在汽車、家電、電子電工等多個行業的深度紮根以及持續不斷的產品創新,營收持續增長。在技術上,企業突破了生物基耐高溫聚醯胺、熱致液晶聚合物、聚芳醚碸等多種高性能新材料的產業化技術與應用推廣,並持續推進熱塑性聚醯亞胺、特種聚醯胺、LCP纖維薄膜等新材料的開發,支撐廣州綠色石化和新材料、前沿新材料產業發展。先導科技營收增24.3%,排名升84位,公司以稀散金屬材料領跑全球市場,銦、鎵、鍺全球市佔率分別達60%、45%、40%,是國內唯一進入磁存儲靶材領域的供應商,稀有稀散金屬元素品種數量、產業規模與產業鏈條齊全。 在科技金融領域, 廣發證券排名升63位,廣州產投排名升38位。廣州產投運營1500億元產業投資母基金和500億元創投母基金,前者重點投向晶片、智能網聯、生物醫藥與健康等重要產業領域,後者致力於投早、投小、投科技、投創新,已投資27家獨角獸和未來獨角獸企業,領投廣汽埃安、粵芯半導體、中科宇航等知名獨角獸企業。 新進企業重構醫藥服務 作為新進企業,大參林醫藥以數位化重構醫藥服務,O2O送藥服務覆蓋80.38%門店,24小時配送服務強化線上線下融合;「AI小參」智能客服實現查詢響應時間縮短80%;藉助大數據和AI模型,「大參林健康」小程序精準服務1.8億人次;智能倉配實現供應鏈高效協同,十餘項數智化項目支撐超萬家門店高效運營。 從小鵬汽車的智能駕駛到先導科技的半導體布局,從金髮科技的高端材料到廣州產投的科創資本,廣州的科技力量正嶄露頭角——這些企業不僅是榜單上的名次躍升者,更是廣州向「科技創新強市」轉型的重要引擎。隨著粵港澳大灣區國際科技創新中心建設不斷推進,廣州的科技新勢力有望從「潛力股」成長為「領跑者」,進一步推動廣州整體的產業升級。 廣州車企顯現機器人產業潛力 縱觀榜單,科技企業正成為廣州經濟的新引擎。 小鵬汽車營收增31.1%,排名升101位,成為新勢力翹楚。公司在科技創新領域實現國內首個全棧自研技術構建壁壘,自研智駕晶片圖靈成功流片,還構建國內首個量產上車的智能駕駛端到端大模型,建立國內首個800V高壓SiC平臺支持充電5分鐘續航200公裡,推出行業內首個XNGP智能駕駛系統實現城市全場景無圖導航,一系列技術優勢助力其2025年海外銷量增長超200%。小鵬匯天「陸地航母」飛行汽車基地即將投產,預計年產1萬臺飛行汽車;小鵬「Iron」機器人已進入小鵬汽車工廠承擔擰緊螺絲等組裝任務。 2025年,廣汽集團和小鵬汽車雙雙入選摩根史坦利「全球人形機器人價值鏈百強」,成為廣州在人工智慧時代在智能製造、智能無人出行、人形機器人等核心產業領域的兩大驅動力量。
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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