2025年「村BA」全國省級交流賽（青海賽區）暨姑媽籃球邀請賽開幕
2025-11-05 11:32 1,986次浏览天津8月9日電(記者 陳天浩 趙麗 林勐男)在全球經濟複雜多變、新興市場持續擴展的當下，中國中小企業如何走向海外，正成為科技產業鏈關注的焦點。天開集團科創服務部部長遲恆烜近日在接受採訪時表示：「當前絕大多數中小企業仍處於『先活下來』的階段，真正具備出海能力的仍是少數，但一批聚焦科技創新的企業，已開始在『走出去』的路上邁出實質性步伐。」 據介紹，在天開高教科創園(以下簡稱「天開園」)現有的1,200餘家企業中，真正實現海外業務落地的企業約有十餘家，更多企業仍處於業務拓展和試水階段。「說實話，現在能幫助別人的中小企業並不多，因為自身生存仍是首要挑戰。但我們已經看到一些典型案例，顯示出科技產品和服務『出海』的巨大潛力。」遲恆烜說。 天開高教科創園。記者 陳天浩 攝 他提到的幾家企業，代表了當前中小科技企業「走出去」的不同路徑與實踐方向： 有專注於教育場景下的AI翻譯技術的企業，已參與天津市教育科學研究院「魯班工坊」項目，幫助上合組織國家的學生跨語種學習中國技能型課程，推動「職業教育出海」；也有聚焦虛擬實境與仿真教學設備的企業，通過沉浸式技術助力「魯班工坊」平臺，為共建「一帶一路」國家的職業教育提供數位化解決方案；同時，專注於將二氧化碳轉化為航空燃料等綠色能源項目的企業，也圍繞能源轉型與低碳發展與上合組織部分成員國展開合作。 「目前真正走出去的企業還不多，但有不少企業已經具備初步的技術能力與合作項目，未來是有潛力的。」遲恆烜認為，在中國迎來「十四五」規劃收官和「十五五」規劃編制的謀劃之際，科技創新將持續被置於發展戰略的核心位置，而中小企業的培育也將成為關鍵一環。 天開園，作為天津市重點打造的科技創新生態平臺，為中小企業提供了全周期、全要素的孵化與加速服務，不斷優化營商環境，推動科技成果轉化。「我們也希望通過天開園這樣的創新平臺，挖掘更多有潛力的小企業，支撐中國經濟下一個增長點。」他說。 遲恆烜還指出，相較於央企、國企等龍頭企業更傾向於服務成熟的大市場，中小企業在前沿科技、細分賽道中更具靈活性和突破力。「前沿產業的市場機會，很大程度上要依賴這些中小企業去挖掘。」 未來，如何持續激發中小企業的活力、降低其出海壁壘，將是中國科技發展與國際合作面臨的重要課題。而天開園式的孵化平臺，正是這一課題中的重要解題路徑。
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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