紹興8月9日電 (記者 陳溯)紹興越城區地處浙江東部,錢塘江和杭州灣南岸,是一座底蘊深厚的文化名城,湧現過王羲之、陸遊、王陽明等藝術大家,也是魯迅、蔡元培的故鄉。近年來,這座文化名城著力發展以低空經濟為代表的新產業新業態,發展的生命力不斷增強。 「這款無人機機型具有通信中繼功能,已有近60架應用於應急管理部多項救災救援行動中,穩定飛行數千小時,實現了不少救人案例。」8日,在浙江紹興越城區低空經濟配套產業園,浙江大鵬縱橫無人機科技有限公司副總經理姚星宇一邊介紹展廳內的無人機,一邊接受記者採訪。 浙江大鵬縱橫無人機科技有限公司是紹興發展低空經濟的代表企業。2024年,伴隨著紹興印發《關於推進低空經濟高質量發展的實施意見》,作為全國工業無人機「第一股」和國內全譜系工業級無人機系統龍頭,縱橫股份在越城快速落地投產,自2024年11月籤約後,越城區迅速啟動廠房建設,僅用一個多月便實現企業正式投產。 談及為何選擇越城落地,姚星宇說,紹興越城區空域結構矛盾小、低空開放條件好,是浙江首批低空經濟「先飛區」試點,這裡也有較好的產業配套基礎,周邊有複合材料、電機電控、電子軟體等產業鏈上下遊企業,人才較多,能形成產業鏈閉環。此外,政府創造了很好的營商環境,給企業發展帶來很大信心。「我們從接洽到落地只用了不到半年時間,因為這裡非常符合我們發展的需要。」 8月8日,浙江大鵬縱橫無人機科技有限公司展示廳。記者 陳溯 攝 越城區低空發展促進中心主任詹際濤向記者表示,2024年以來,在低空產業布局方面,越城區錨定「整機+器件+系統」三大核心賽道,依託集成電路產業優勢,招引了大疆、九洲、縱橫、中航特飛等一批標誌性項目,積極發展「低空+出行」「低空+治理」「低空+文旅」「低空+物流」等一批應用場景,累計引育低空經濟產業項目18個,計劃總投資266億元。 新產業帶來綠生態。為更好推動低空產業發展,越城區專門打造低空經濟配套產業園,該產業園的前身——旗濱玻璃廠地塊曾是區域能耗與排放的「大戶」,單位增加值能耗最高達6噸標準煤/萬元,2021年全年能耗10萬噸標煤,佔全區當年能耗的3.4%。隨著「雙碳」目標推進,該地塊因能耗問題成為區域產業升級的重點對象,2024年,在越城區搶先布局低空經濟賽道的背景下,其轉型為低空經濟配套產業園。如今,區域環境生態一改往昔,真正實現向「新」而行,向「綠」轉型。 築巢引鳳離不開全面周到的配套。紹興低空經濟綜合服務中心是浙江省內最完備的圍繞低空經濟打造的公共服務平臺。在服務中心,記者看到了低空飛行指揮中心的三個平臺,包括:低空飛行監管服務平臺,有效實現「飛得起、看得見、管得住」;無人機飛行服務平臺,集無人機自動巡查、數據採集、智能應用於一體,實現全域無人機自主飛行,全域無人機統一管理;公共安全管理平臺,有效實現低空飛行管控,讓黑飛「無所遁形」。在企業綜合服務中心低空經濟分中心,圍繞低空經濟產業審定準入、執照辦理、飛行實施三個階段,整合形成22個增值服務事項,讓低空經濟產業企業實現「進一扇門辦一類事」。 「發展低空經濟,最重要的還是要落到經濟上。」展望未來,詹際濤對區域經濟發展充滿信心,他表示,越城區將圍繞「522」產業體系,打造低空經濟產業集群,今年全區低空經濟產值有望突破40億元。 記者看到,在越城區低空經濟配套產業園內,建設如火如荼,低空產業的多個前沿項目正穩步推進。在新產業的加持下,文化名城也將持續煥發新活力。(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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