（活力中國調研行）「中國車谷」 新能源汽車產業集鏈成勢動能澎湃
2025-10-24 03:44 4,159次浏览央視網消息(新聞聯播)：今天(8月1日)是八一建軍節，英雄的人民軍隊走過98載壯闊徵途，在烽火中淬鍊出的精神從未黯淡，守護家國的號角永不停息。歷史昭示，強國必須強軍，軍強才能國安。習近平主席指出：「實現中華民族偉大復興，是中華民族近代以來最偉大的夢想。可以說，這個夢想是強國夢，對軍隊來說，也是強軍夢。」徵程萬裡，初心如磐。在黨中央、中央軍委和習近平主席的堅強領導下，全軍官兵堅決扛起黨和人民賦予的歷史重任，全力以赴打好實現建軍一百年奮鬥目標攻堅戰，向著全面建成世界一流軍隊砥礪奮進。 天山腹地，陸軍某紅軍團的一場實戰化演練正在進行。多輛突擊車機動變換隊形發起進攻，面對陌生地理環境、突遭沙塵天氣，部隊推進嚴重受阻。關鍵時刻，合成營「黨員突擊隊」搶過攻堅重任，快速調整方案、靈活使用戰術、密切專業協同，無人分隊隱蔽偵察、戰鬥小組高效殺傷……各要素一體化精確打擊，按時成功完成任務。 心中有魂，腳下有根。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央著眼中華民族偉大復興戰略全局和世界百年未有之大變局，提出黨在新時代的強軍目標，確立新時代軍事戰略方針，制定國防和軍隊現代化新「三步走」戰略，引領全軍推進政治建軍、改革強軍、科技強軍、人才強軍、依法治軍。如今，實現整體性革命性重塑的人民軍隊體制一新、結構一新、格局一新、面貌一新，持續深化政治整訓，全面加強練兵備戰，聚力推進規劃攻堅，正以不可阻擋的步伐邁向世界一流。 「軍隊是要準備打仗的，一切工作都必須堅持戰鬥力標準，向能打仗、打勝仗聚焦。」進入新時代，習近平主席對軍事訓練高度關切，多次作出重要指示。近年來，人民軍隊創新探索新型作戰力量建設和運用模式，充分解放和發展新質戰鬥力，國產航母、新型核潛艇、「東風」系列飛彈等大國重器相繼列裝，戰略預警、遠海防衛、遠程打擊、戰略投送、信息支援等作戰能力上了一個大臺階。 今年6月，遼寧艦、山東艦航母編隊先後轉戰黃海、東海、南海和西太平洋等海域，堅持實戰實訓、聯戰聯訓、體系練兵，完成偵察預警、防抗打擊、對海突擊、對空防禦和艦載機跨晝夜戰術飛行等課目研練。 作為黨最早建立和領導的武裝力量，陸軍部隊歷史悠久、敢打善戰、戰功卓著。近年來，陸軍加快融入聯合作戰體系，瞄準未來戰場，向著機動作戰、立體攻防的轉型要求，不斷加快能力升級。皖東某演訓場，陸軍第71集團軍某合成旅體系演習中，偵察引導、火力支援、裝甲突擊、防空掩護等多種作戰樣式深度融合。近年來，這個旅在皖東腹地、黃海之濱、西北大漠等多個陌生複雜環境中探索磨礪，正在大踏步實現「合成作戰」的跨越。 空中，戰機機動待戰；地面，地導雷達建群組網；海上，艦船分區布防……在空軍某基地統一導調指揮下，一場多軍兵種合成訓練立體展開，各要素密切協同、高效配合，展現出高水平體系作戰能力。近年來，人民空軍不斷向遠洋空天拓展能力，向空天一體、攻防兼備全面跨越，助推戰略打擊、戰略運輸、戰略預警能力加速提升。 山谷縱深，某常規飛彈部隊悄然列陣，進行跨晝夜火力突擊演練；大漠蒼茫，某戰略飛彈部隊縱橫馳騁，展開極限條件下發射訓練；密林深處，某巡航飛彈部隊逶迤穿行，實施多課目連貫作業……不同經緯坐標、不同彈道軌跡，勾勒出波瀾壯闊的「礪劍圖」，展現出新型大國長劍的能力維度。 習主席的時代號令凝聚起強軍打贏的磅礴力量，英雄的人民軍隊攻堅克難、勇毅前行。從戰火硝煙中走來的人民軍隊，不斷弘揚能打仗、打勝仗的光榮傳統，牢固樹立戰鬥力這個唯一的根本的標準，召之即來、來之能戰、戰之必勝，全面提高新時代備戰打仗能力，堅決維護國家主權、安全、發展利益。
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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