實拍颱風「楊柳」登陸前夜的福建漳州
2025-11-21 16:03 1,348次浏览零下40℃，積雪沒胸 侵華日軍布下「鐵壁合圍」的天羅地網…… 在長白山深處的絕境中， 東北抗聯戰士如何存活並堅持戰鬥？ 答案，藏在一座座隱秘的「密營」裡。 蒿子湖密營。蒼雁 攝 密營是什麼？ 這不是普通營地， 而是東北抗聯在日寇瘋狂「討伐」下， 於原始森林深處打造的秘密生存與戰鬥網絡。 楊靖宇將軍建立的蒿子湖密營，也稱楊靖宇密營。蒼雁 攝 位於吉林樺甸紅石林區的蒿子湖密營， 就是東北抗日聯軍(抗聯)第一路軍總司令 楊靖宇將軍 於1938年末建立的核心基地。 蒿子湖密營紀念館。蒼雁 攝 這處密營至今依稀保持著原貌， 其沿山澗分布，佔地255公頃， 地形如「迷魂陣」， 由30多處功能各異的遺址組成。 曾經的密營就建立在這片森林中。 密營可謂五臟俱全： 司令部、被服廠、槍械所、哨所、 糧倉、營房…… 構成了深山中的「戰鬥生命線」。 密營中的「司令部」。蒼雁 攝 1938年末–1940年初， 楊靖宇在此指揮十餘次戰鬥， 依託密營對抗日軍「蓖梳山林」(拉網搜山)、 「鐵壁合圍」的絞殺。 司令部內部構造。蒼雁 攝 這裡是東北抗聯第一路軍 規模最大、保存最完整的密營遺址。 抵禦零下40℃的酷寒，關鍵在「地窨子」！ 這可不是普通房子， 而是抗聯戰士的半地下生存堡壘。 地窨子。資料圖 建造智慧： 向下深挖1-2米，原木搭架， 覆土蓋草皮，與地表齊平，冬暖夏涼， 偽裝大師： 入口用柞木搭偽裝棚，覆蓋枯枝落葉， 極難發現，堪稱「隱形門」。 原始森林裡「偽裝」後的地窨子。蒼雁 攝 溫度奇蹟： 最深處的地窨子能容納三四十人。 即使外面零下40℃， 鋪著兩層破棉襖和乾草獸皮的「室內」， 體感竟能維持在零上5℃左右！ 仿建的地窨子。蒼雁 攝 東北抗聯蒿子湖密營紀念館館長吳豔濱 進一步揭示了「地窨子」的禦寒黑科技： 火牆、藏煙與生存細節。 戰士們在樹洞裡起鍋做飯。 當「大煙炮」(強暴風雪)來襲， 氣溫驟降至零下45℃。 「火牆」供暖： 不是磚牆！牆角壘石火塘， 熱量通過底部特殊結構(墊高+通風口+淺溝) 輻射整面土牆，成為巨大暖源。 屋頂30釐米厚的落葉松板+碎樺樹皮填縫， 鎖住溫暖。 地窨子上覆蓋枯草保暖。蒼雁 攝 「隱形」煙火： 煙囪深埋地下，排煙管延伸至山頂散煙， 空中只見霧氣。 排煙管道。 楊靖宇甚至巧妙利用 245年樹齡、根部中空的沙松樹幹 藏匿炊煙，避開日偽偵察機。 二百多年樹齡的沙松依然存活。 以命守護： 火塘晝夜不熄，戰士輪班添柴。 手凍僵？布條纏緊柴刀！ 腳生瘡？辣椒秧煮水外敷！ 實景還原密營中抗聯戰士的艱苦。 大雪封山，糧食斷絕怎麼辦？ 距離地窨子200米， 用柞木搭成的「儲藏窖」， 外圍糊著黃泥， 就是抗聯的「地下糧倉」。 抗聯戰士的生活用品。 抗聯戰士初到密營時， 由於日偽軍的保甲連坐、堅壁清野， 加上因叛徒告密， 將抗聯一路軍的70多座密營燒毀， 大部分糧食彈藥被搜走。 密營缺少糧食，戰士們便四處收集橡子。 密營挖掘出來的抗聯戰士生活用品。蒼雁 攝 橡子是柞樹籽， 戰士們將橡子收集起來，晾曬好， 用碾子碾成粒或粉來食用。 抗聯戰士用來磨橡子用的碾盤。 蒿子湖密營地處山凹裡， 有若干大坑， 叫狩獵坑，也就是陷阱。 獵坑。蒼雁 攝 像這樣的陷阱， 抗聯戰士們挖了16個。 「動物掉裡就吃到肉了。」 狩獵坑。 生存的智慧滲透在每個細節裡。 在缺醫少藥條件下， 抗聯戰士將黃菠蘿樹皮煮沸消毒後覆蓋傷口， 成為「森林創可貼」，或直接食用， 利用其天然抑菌性防止感染。 黃菠蘿樹皮。蒼雁 攝 冰雪遊擊： 智慧對抗「鐵壁合圍」 如何在日軍獵犬追蹤下隱蔽行軍？ 抗聯戰士們同樣有著應對之策。 白山黑水間的抗聯戰士。蒼雁 攝 「向陽行軍」法： 專走朝陽山坡， 利用融雪自然掩蓋足跡。 原始森林中的朝陽山坡。蒼雁 攝 「冰河斷蹤」術： 若被獵犬緊追，毅然赤腳踏過刺骨冰河， 讓激流衝刷掉所有痕跡與氣味。 遊擊精髓： 「快穿插、快集中、快打、快撤退」—— 依託密營網絡， 在廣袤長白山以少勝多，頑強周旋。 戰士們用來撤退的交通壕。 蒼雁 攝 【永不磨滅的印記
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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