大爺給男生修鞋忙活兩天僅收5元
2025-10-27 23:58 4,865次浏览上半年，國內生產總值同比增長5.3%，比去年同期提高0.3個百分點。「我國經濟基礎穩、優勢多、韌性強、潛能大，長期向好的支撐條件和基本趨勢沒有變」。 這樣的判斷，可以從經濟運行的細微之處找到依據：走進一家賣場，從一塊智能手錶看消費新變化；走進一座工廠，從一臺工業機器人看製造業轉型升級；走進一家外貿企業，看跨境電商如何拓渠道穩訂單……管中窺豹，見微知著，今起，本版推出「年中經濟微觀察」系列報導，透過鮮活個案觀察上半年中國經濟的動力與活力。 ——編 者 「這款手錶的特色功能是血壓異常時自動預警。」 「顧客詢問手錶一鍵微體檢功能的操作步驟時，要這樣回答……」 「這款手錶國補後能省448元，要和顧客說清楚。」 上午9時，在湖南長沙萬象城華為智能生活館，晨會上，店內銷售吳倩正與其他店員模擬消費者選購時的場景，反覆確認幾款智能手錶的運動、健康監測功能。 「向顧客解釋好健康功能和補貼政策是考核的重點。」吳倩翻開培訓手冊，上面密密麻麻地寫著「健康監測功能介紹」「運動功能展示」「補貼申請流程」「常見問題解答」…… 晨會剛結束，吳倩接到區域經理的電話，「有幾款手錶的庫存不多了，特別是有血壓監測功能的表款，不夠賣，得再備點貨。」對著進貨單、庫存情況，吳倩在系統裡提交備貨申請，備註寫道：「需求增加，七成顧客諮詢血壓監測功能。」 備貨忙，與消費品以舊換新政策激發出的健康消費升級趨勢緊密相關。 「我這款運動手環用了幾年了，想換款新的，希望續航時間長點，功能多點。」 一對中年夫婦來到店裡，丈夫王宇程拿起手環、手錶，逐一試戴；他的妻子比對不同顏色的錶帶，看哪一款與自己的穿衣風格更搭。 「你有時候睡不好，這個睡眠監測功能看起來挺適合。」「咱們運動的時候戴上這塊表，運動了多久、消耗的熱量也能記下來。」夫妻倆一邊說，一邊體驗著手錶上的功能。 「這款表的健康和運動功能挺好，國補後多少錢？」王宇程問。 「白色素皮錶帶款原價1688元，您的手環折舊大概能抵200元，店補有400元，國補再打八五折，最後是924.8元。」店員用計算器算了算。 王宇程點點頭，決定買下情侶款：「店補、國補疊加，挺實惠。」 隨後，店員指導王宇程打開「雲閃付」APP，領券、掃碼。「折舊價加店補、加國補，省下763.2元」，系統30秒內算出優惠價格。便捷的消費過程，讓政策紅利精準觸達——僅智能手錶手環，該門店6月就售出400餘個。 不遠處，顧客陳曉正在試戴新款手錶，「網上參數太抽象，現場試才知道合不合適。國補加店補能省幾百元，特別是監測心率變異性、血氧飽和度等功能，特別適合健身用。」 店員剛接待完陳曉，顧客劉明又帶父親前來：「我爸有高血壓，能給我推薦一款嗎？」店員演示手錶測血壓的步驟，展示「親屬定位」和通話功能，當佩戴人血壓異常時，智能手錶會聯繫緊急聯繫人。劉明感嘆：「這塊表就是一個移動的『健康管家』。」 隨著消費品以舊換新政策落地顯效，這樣的場景在全國各大賣場頻繁上演。方寸大小的智能穿戴設備，正成為觀察消費升級的又一獨特窗口。政策持續加力擴圍，今年，手機、平板、智能手錶手環等數碼產品納入補貼範圍，推動相關產品銷售——今年以來，超6900萬名消費者購買數碼產品超7400萬件。 「消費者越來越看重健康監測功能。」從業多年的吳倩說，「以往顧客關心續航時間和價格，現在還要問血壓、血氧監測等功能。我們得補習相關知識，不能讓顧客質疑我們的業務能力。」商場要求銷售人員牢記國補具體優惠及領取方法，確保每位顧客了解能享受到的優惠政策。門店每周新增兩場專項培訓，內容從參數背誦轉向健康數據解讀。 服務升級，產品也要升級。目前，千元以下的智能穿戴設備多能滿足基礎運動需求，更高價格的機型則聚焦健康管理。不管是入門款，還是高端款，都配備了運動及健康監測功能，部分廠商與醫療機構合作，提升監測精度，幫助消費者快捷了解健康情況。 「又新增兩筆預訂。」閉店前，新訂單出現在了系統中，吳倩趕快向總部申請加大備貨量。 消費者的消費理念在改變，廠商的產品和服務不斷升級。以舊換新一頭連著消費者，一頭連著產業，政策的好處，消費的新變化，都在方寸之間的「健康帳本」上顯示著。 人民日報 本報記者 楊 迅
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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