統戰力量助力湖北茅箭「工業鏽帶」變「生活秀帶」
2025-10-26 10:43 6,981次浏览烏魯木齊8月5日電 (史玉江 王曉燕)近日，新疆農業科學院研究員張宏芝蹲在田埂邊，指尖划過「核春3號」的麥穗，抬頭對身邊的技術員說：「這品種株型緊湊，抗病性強，按現在的長勢，畝產上800公斤有戲。」 這片麥田，正是新疆生產建設兵團第十三師新星市優質特色糧食作物創新中心的核心區。 專家查看「核春1號」高產小麥品種長勢。王曉燕 攝 如今，以該中心為先鋒，聯合中國農業科學院棉花研究所(下稱「中棉所」)在紅星二場建成的優質抗逆經濟作物科創中心，讓「政產學研」深度融合。 「今年百畝試驗田種了633個品種，僅小麥就有112個，千畝示範區試種了7個品種。」紅山農場四連負責人姜順旺介紹，第十三師新星市優質特色糧食作物創新中心聯合第十三師農科所、青島農業大學等單位，聚焦黑小麥、硬粒小麥等特色糧食育種與高產技術。 紅山農場提供的140畝試驗田成「品種擂臺」。目前，第十三師新星市優質特色糧食作物創新中心已對接相關種業公司開展春小麥萬畝良種繁育，抗逆高產品種累計推廣10萬畝。 位於紅星二場的優質抗逆經濟作物科創中心，依託中棉所優勢，聚焦棉花抗鹽鹼、耐旱品種選育，已培育3個抗逆棉花新品系。 「鹽鹼地試種畝產突破350公斤。」中棉所研究員葉武威表示，這為乾旱鹽鹼地區種棉闢新徑。 「兩中心雖分別側重糧食、棉花，但目標一致：讓技術落地，讓職工受益。」第十三師農科所副所長管利軍說。 「培育一個品種需10年以上，推廣好同樣要下功夫。」張宏芝說，其團隊帶來的「核春1號」「核春3號」等品種目標畝產800公斤以上，還需摸索水肥一體化、化學調控防倒伏等本地適配技術。 張宏芝團隊與第十三師農科所技術員常開「田間研討會」。管利軍說，下一步要將數據轉化為職工們易懂的種植方案。 「以前推廣新品種，大家總說『先看看』，現在見了試驗田收成，都主動來要種子。這就是技術落地的最好證明。」新疆農墾科學院研究員徐紅軍表示。(完)
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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