鐵路公安暑運期間加強防範打擊「盜搶騙」案件
2025-10-29 13:17 2,892次浏览鮮紅的莓果漂浮在水面，遠遠望去像一片紅色的海洋。果農穿著防水作業服，將漂浮的果實打撈、挑選、裝箱……這是每年10月，黑龍江撫遠蔓越莓種植基地水收蔓越莓的情景。2024年初，10萬盒蔓越莓鮮果回禮廣西「砂糖橘」的新聞登上熱搜，這個蔓越莓種植基地，由此進入大家的視野。 蔓越莓，這種原產於北美的漿果，以其獨特的營養價值和經濟價值，備受全球關注。在中國，規模化種植蔓越莓曾是一項空白。近日，本報記者跟隨「我們的盛會」中央主流媒體黑龍江主題調研行活動，走進位於黑龍江佳木斯撫遠市的蔓越莓種植基地，見證一顆莓果從零開始打破技術封鎖的故事。 「最開始做蔓越莓種植，可以說是『舉目無親』，中文書籍文獻都沒有相關的資料，成功案例更是無從談起。」佳木斯市勞動模範、撫遠紅海植業有限公司技術負責人程正新回憶道，從吉林農業大學畢業回到家鄉後，自己開始投身於蔓越莓種植，「沒有任何經驗和資料，我只能根據相關專業領域的知識和以往種植其他農作物的經驗『硬著頭皮上』」。 從最初的「讓莓苗活下來」，再到後來的提高產量、精細化管理，程正新帶領團隊一步一步摸索種植門道，經過多年的不懈努力，成功在撫遠蔓越莓種植基地培育出了全國第一片「紅色海洋」。 如今，該公司已擁有4200畝的蔓越莓種植基地，成為亞洲最大且唯一的蔓越莓規模化種植生產、檢測、銷售、產品深加工及產研學(太空育種)綜合性示範生產基地。這一成就，不僅填補了國內蔓越莓無規模化種植和無鮮果產銷的空白，更為我國的農業產業結構調整和特色農業發展注入了新的活力。 8月的建三江涼爽舒適、天高雲淡，空氣中瀰漫著稻花的清香。在黑龍江省農科院水稻研究所水稻中試測試員劉鳳豔的試驗田，G42、龍粳31、五常稻花香等2600多個水稻品種茁壯成長。 「水稻種植是『高風險行業』，農戶的種植投入大，如一旦產出不達預期，很容易虧本。」劉鳳豔說，自己的工作就是在育種家和農戶之間搭建一道橋梁——幫助育種家篩選出優質高產的品種，為農戶的種植提供技術服務和支撐。 在田間地頭一幹就是30年，每天過著家與試驗田兩點一線的生活，劉鳳豔卻從未覺得辛苦，「水稻育種就像養寵物，每天在稻田觀察每個品種的特性，對我來說是一件很有意思的事情」。 目前，劉鳳豔已經主持育成了8個水稻新品種，填補了建三江生態區無自育審定優食稻新品種的空白，累計推廣面積200萬畝，累計服務育秧棚600棟，水稻本田3萬畝，節約人工成本投入300萬元。此外，她還在短視頻平臺開直播為農民答疑解惑，累計培訓人數達數十萬人。 視線從稻田轉到溫室大棚：在枝頭泛著深紫色光澤的嘉寶果、掛著鈴鐺般果實的蓮霧樹……各色熱帶、亞熱帶水果長勢喜人。 「這是我們『南果北移』的成果。」北大荒建三江國家科技園區副主任汪敏介紹，她和團隊攻克了溫溼度精準調控等關鍵技術壁壘，成功引進並馴化了65種南方特色果樹，不僅改寫了作物種植版圖，更豐富了北方人民的「果盤子」。 「要加快綠色農業發展，堅持用養結合、綜合施策，確保黑土地不減少、不退化」，這是保護黑土地的明確要求，也是園區科研工作者不懈奮鬥的目標。 「實驗室就像黑土地的『醫院』。每年秋收後，我們到田裡取土，冬季在實驗室化驗，再根據結果給種植戶出具不同的施肥建議卡，幫助他們科學合理用肥，以減少過度施肥對土壤的危害。」該園區高級主管趙詩奇說，經過實驗室的多年努力，當地黑土地的有機質含量已經從2018年的4.08%提升到了現在的4.3%。 北大荒的稻浪年復一年湧動，撫遠的蔓越莓帶著黑土地的溫熱銷往全國各地……從田間地頭到溫室大棚，這些紮根祖國北疆的女性身影，正在用汗水與智慧在黑土地上書寫著新時代鄉村振興的動人篇章。
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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