多款「百萬級」創新藥衝刺商保目錄
2025-10-23 09:32 4,358次浏览西藏4000多公裡的國境線上，星羅棋布的邊境村是祖國邊疆的堅實守護者。隨著固邊興邊富民行動在雪域高原深入推進，這裡村村通路、戶戶連網，群眾生產生活條件大幅提升，特色產業蓬勃興起，正繪就一幅邊防鞏固、邊境安寧、邊民幸福的新時代畫卷。 林芝市察隅縣地處西藏東南部，眼下，正是這裡的獼猴桃掛果生長關鍵期，農戶們在3000多畝的獼猴桃種植園裡忙碌著。2024年，察隅縣僅獼猴桃一項產值就超過2700萬元，當地受益群眾超過2000人。 西藏林芝市察隅縣下察隅鎮宗古村駐村工作隊副隊長 仁增達加：獼猴桃已經成為我們的一個推進鄉村振興的重要支柱產業，村民們一年四季都能夠在家門口實現穩定的就業。 如今在西藏沿邊地區，富民產業如雨後春筍般蓬勃發展，崗巴黑山羊、噶爾蔬菜、亞東鮭魚等農副產品，成為邊境群眾打開增收致富大門的「金鑰匙」。 產業的興旺離不開基礎設施的完善，在黨和國家的關懷下，西藏大力實施邊境地區小康村建設，主電網延伸到全部邊境鄉(鎮)，村村通郵，移動通信網絡全覆蓋，農村人口飲水安全得到保障，教育、醫療、養老等基本公共服務體系不斷健全。 邊境興則邊民富，邊民富則邊防固。山南市隆子縣玉麥鄉，曾被稱為「中國人口最少鄉」。幾十年前，桑傑曲巴和他的兩個女兒卓嘎、央宗三人堅守著這片土地，放牧守邊。如今的玉麥鄉，已經發展成擁有67戶200餘人的幸福美麗邊境小康示範鄉。 西藏山南市隆子縣玉麥鄉玉麥村黨支部書記 巴桑次仁：我們群眾的住房也好，還有醫療設備，還有學校設備那些都比較齊全，特別是遠程教育那些比較發達。網絡方面的話現在這邊通了5G全覆蓋，現在我們的群眾更願意留在這兒，守好這邊的土地。 黨的好政策極大改善了邊境群眾生活，更堅定了大家守護神聖國土、建設幸福家園的決心與信心。山南錯那市浪坡鄉湯烏村的村民護邊隊，每天都會在群山間巡邏，默默守護著每一寸土地。 總臺央視記者 陳昱：這條村民們用腳步踩出來的小道，在大多數的地方只能容納一個人通過，而就是這條路，我們的護邊隊員每年無論寒暑，除了大雪封山的那幾天，他們每天都要完整地走上一趟。 年近70的老黨員次仁旦達，30多年前就開始巡邊，如今，當年只有兩三人的巡邊小組，已經發展成了由82名村民組成的護邊隊。 西藏山南錯那市浪坡鄉湯烏村村民 次仁旦達：現在隊伍壯大了，我感覺特別有力量。守土固邊就是我們邊境村民義不容辭的責任。 如今，在阿里地區噶爾縣扎西崗鄉、日喀則市定結縣陳塘鎮、林芝市墨脫縣墨脫鎮等邊境一線，父子接力、夫妻搭檔、兄妹攜手……拳拳家國情在雪域邊關傳唱。 次仁旦達的女兒 索朗吉宗：爸爸是我心中的榜樣，我會守好祖國的每一寸土地，做好神聖國土的守護者、幸福家園的建設者。 (總臺央視記者 白央 梁錚錚 潘虹旭 陳昱 陳琴)
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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