財政部：貸款經辦機構不得借貼息政策誘導消費者進行借貸
2025-11-09 04:57 1,351次浏览海南陵水8月14日電(記者 王子謙)2025博鰲房地產論壇13日在海南陵水舉辦，業內人士聚焦行業轉型與跨界融合，熱議未來發展之路。 房地產行業在加快自身轉型同時，與其他產業的融合正穿透壁壘，成為商業新趨勢。「房地產企業轉型過程中一定要認清企業的優勢。」中國商業聯合會購物中心分會副會長兼專家委員會首席專家蔡雲認為，當開發企業進入資金密集階段，會想把資金放到多個籃子裡，比如商業地產、產業地產等，但這需要有資源性優勢助推轉型。 蔡雲進而表示，房地產企業除了緊守著現有資源和資金外，還要打通行業，將專業的事情交給專業的機構去做，認清自身優勢和劣勢，做到互贏與融合。 中國企業改革與發展研究會理事葛培健提醒，當前產業地產出現了內卷現象，無效的、同質化的低層次競爭消耗了資源，卻未能帶來真正的價值增量。對於產業地產的投資開發運營商而言，這不是一個「大而全」的時代，而是一個「小而精、深而透」的時代。 他認為，產業地產未來發展將呈現「產業－科技－資本」的「新三角」模式。這種模式是對過去「土地財政－房地產驅動」的根本性轉變，其核心在於從「土地財政驅動」到「產業稅收驅動」，從「賣空間」到「賦能產業」，從「賺差價」到「共成長」。 中國社科院研究生院城鄉建設經濟系教授陳淮認為，房地產發展的新模式，就是均衡發展的模式。具體來說就是補短板，實現產業鏈條上風險的均衡配置；調整城市結構，逐步實現大中小城市協調發展；要讓市場和住房保障體系協調銜接、靈活過渡；建立供求關係的良性自我調節機制。 保利發展控股海南雲南區域黨委書記、董事長李勇表示，房地產與其他行業融合的核心邏輯是要在整合的過程當中如何產生1+1>2，或者1×1>10的疊加效應，相互獲利。他舉例說，目前保利發展在海南的地產開發項目上，除了與華為合作做智慧家外，也有和美團進行合作，打通最後100米。在三亞的一些房地產項目上，也在嘗試與優質醫療資源的互動與嫁接。 行業的跨界融合，需要有更大視野。低空經濟企業億航智能副總裁薛鵬談起低空經濟與房地產的關聯時說，低空經濟中飛行器「八分在地」，其城市內通勤、文旅觀光等場景需起降空間，這與房地產關聯密切。他透露，目前企業正與房企合作，在新型住宅裡探索做無人機的接收設施，能夠在陽臺方便地接收物資。另外，低空經濟飛行器的起降點作為交通節點，也會衍生消費需求關聯商業地產。(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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