文博公開課丨中共「實事求是」思想路線萌芽何處？
2025-10-24 20:06 9,278次浏览央視網消息：今年暑假，上海迪士尼、北京環球影城、上海樂高樂園等主題公園預訂火爆、客流猛增，折射出中國超大規模市場的消費潛力，也反映出一個外資來華新趨勢，那就是以文旅為代表的服務消費正在成為外資加碼投資中國的新熱點。 不久前，全球規模最大的樂高樂園在上海金山區正式開園，樂園擁有8大主題區，其中，「悟空小俠」主題區全球首發，體現出世界IP對中國市場的深度理解與本土化努力。 同樣是在今年，投資達28億元人民幣的「哈利波特製片廠之旅」也已正式落址上海，預計2027年開門迎客。 中國主題公園研究院院長 林煥傑：他們看好中國的各項外商投資的優惠政策，也看好我們中國有龐大的遊客基數，而且我們國家經濟的增長也讓國際投資商看到了希望。 正是看好中國親子娛樂等體驗消費的巨大需求和市場潛力，世界級主題公園在中國紛紛落地。旅行平臺去哪兒的數據顯示，今年暑期上海迪士尼、北京環球影城等全球性品牌熱度處於較高區間。 主題公園能帶動周邊交通、酒店和商業等基礎設施升級和拉動就業，形成「主題公園經濟聚集區」。因此，包括主題公園在內的旅遊基礎設施建設也被納入中國的《鼓勵外商投資產業目錄》。研究報告顯示，主題公園的消費拉動係數約為1:18.8，即主題公園每收入1元可帶來18.8元的綜合消費。 中國主題公園研究院院長 林煥傑：他們在打造項目當中，重點利用高科技產品VR、AR、AI讓遊客能夠沉浸其中，他們的技術、管理等等都會促進我們國內主題公園的轉型和升級。 餐飲領域外資增加投入 注重本地化創新 除了文旅娛樂，餐飲也是外資持續增加投入的另一大領域。一家外資企業過去兩年在中國開設的新店數量相當於此前28年裡的開店總數，是什麼吸引外資持續增資？繼續來看記者的觀察。 就在本月，在上海繁華的淮海中路，這家外資餐飲品牌剛剛開出了在中國市場的第1000家門店。企業負責人告訴記者，他們1995年進入中國市場，用了28年左右時間開設了500家店，而最近兩年企業更加看好中國消費市場的增長與提升，在短短兩年裡就又開出500家店。為什麼要提速投資中國？企業負責人向記者展示了一份全球餐飲連鎖品牌排名。 近年來，中國消費者越來越重視飲食健康和體重管理，企業順應消費潮流大勢，瞄準這個細分市場挖掘潛力加快拓店，推出更多本地化創新。 在上海的採訪中記者也感受到，各地政府部門持續擴內需、促消費，不斷優化營商環境，為企業經營與成長提供了良好條件，而一個更加成熟開放的市場正為包括外資在內的所有企業創造更多機遇。 上海市黃浦區商務委副主任 魯建立：我們搭建了一個平臺，把相關的企業經營或者是開店過程當中會涉及到的政府部門和街道，包括業主大家聚在一起，很多工作(由)原來串聯式的審批變成了並聯式的開展，大大節約了時間。
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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