成都東部新區華西悅湖道路項目：精益建造賦能高效履約
2025-10-23 05:47 8,891次浏览羊城晚報訊 記者汪海晏，通訊員陳琳、呂美錦報導：據海關總署廣東分署統計，今年前7個月，廣東外貿進出口5.4萬億元人民幣，較去年同期(下同)增長4.3%，增速快於全國0.8個百分點，佔全國外貿總值的21%。其中，出口3.44萬億元，增長1.7%；進口1.96萬億元，增長9.3%。 一般貿易、保稅物流增長。前7個月，廣東以一般貿易方式進出口3.19萬億元，增長3.6%，佔進出口總值的59.1%；保稅物流進出口1.09萬億元，增長13%，佔20.1%；加工貿易進出口1.06萬億元，下降1.4%，佔19.7%。 民營企業佔比超6成，外資企業增速最快。前7個月，廣東民營企業進出口3.47萬億元，增長4.7%，佔進出口總值的64.2%；外商投資企業進出口1.68萬億元，增長5.9%，佔31.2%；國有企業進出口2243.3億元，下降13.8%。 對東協、中國香港、歐盟等主要貿易夥伴表現良好。前7個月，東協為廣東第一大貿易夥伴，廣東對東協進出口8892.3億元，增長5.8%；中國香港為第二大貿易夥伴，進出口6754.8億元，增長8.5%；歐盟為第三大貿易夥伴，進出口6430.5億元，增長7.8%。同期，廣東對共建「一帶一路」國家進出口2.1萬億元，增長4%，佔廣東進出口總值的39%。 出口方面，機電產品佔比提升。前7個月，廣東出口機電產品2.33萬億元，增長7.4%，佔廣東出口總值的67.8%，佔比較去年同期提升3.6個百分點。其中，出口電腦及其零部件2521.4億元，增長12.5%；電工器材2451.6億元，增長18%；集成電路2028.8億元，增長30.9%；「新三樣」、無人機、摩託車等產品出口增速較快，分別增長31.1%、32.3%、35.6%。同期，出口勞動密集型產品4289.7億元，下降9.2%，佔12.5%。 進口方面，機電產品帶動作用明顯。前7個月，廣東進口機電產品1.37萬億元，增長17.4%，佔廣東進口總值的70%，帶動廣東整體進口增長11.3個百分點。其中，集成電路、電腦及其零部件、半導體製造設備分別進口7181.8億元、2202.3億元、494.9億元，分別增長15.2%、60%、48.7%。同期，糧食、食用水產品、乳品、美容化妝品及洗護用品等民生消費品分別進口243億元、124.7億元、105.8億元、61.5億元，分別增長17.5%、35.8%、21.2%、8.1%。
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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