500+場景落地 機器人應用正走進「千家萬景」
2025-11-28 21:37 4,873次浏览拉薩8月8日電 題：從草原到賽場 西藏傳統體育煥發新生 作者 李林 位於西藏拉薩市北郊的賽馬場上，今年52歲的羅輝輕撫著一匹退役賽馬的鬃毛感慨道：「馬兒啊，你老了，我也老了。可咱們對這草原、對這馬背的情分，一點沒變。」 圖為西藏拉薩市北郊賽馬場上，羅輝和馬兒交流感情。李林 攝 圖為西藏拉薩市北郊賽馬場上，羅輝和馬兒交流感情。李林 攝 來自西藏昌都的羅輝，是西藏馬術隊第一批隊員。與馬相處近40年，他參與、見證著西藏馬術隊馬背上的榮耀，更親歷了傳統馬術從草原民俗走向廣闊賽場的新生之路。這份與體育相伴的歲月，早已在他心底刻下無法替代的印記——對他而言，體育不僅是事業，更是融入血脈的熱愛與堅守。 在雪域高原上，流傳著這樣一句諺語——「馬是牧民的生命與翅膀」，足以見得在高原上，人與馬之間的特殊感情和歷史情結。雖然社會在發展、科技在進步，但大家對馬和賽馬運動的熱情絲毫沒有消減，每逢重要傳統節日，賽馬仍是不可或缺的民俗活動，馬蹄聲裡藏著代代相傳的文化基因。 現任西藏自治區社會和民族傳統體育指導管理中心副主任的羅輝回憶：「正是有著這樣濃厚的文化氛圍和廣泛的民眾基礎，1986年，西藏自治區馬術隊成立了。」彼時，13歲的羅輝作為首批隊員之一，前往內蒙古呼和浩特市接受專業的馬術訓練。第一次離家千裡，他除了需要習慣新環境外，還要克服氣候等不適條件。經過一年多的鍛鍊、集訓，羅輝和隊友們緩緩推開西藏馬術隊發展的大門。「『鮮衣怒馬少年時，不負韶華行且知』是那時大家最好的寫照。」羅輝說，少年時對馬術的執著，如今已沉澱為對民族體育事業的深沉責任。 「1987年底回到拉薩後，我們通過匯報演出讓大家看到了集訓的成績。」羅輝介紹，同年，西藏馬術隊代表西藏出徵了第六屆全運會，並取得了馬術場地障礙賽團體第三名的好成績。「現在，馬術隊主要分為競技隊和傳統隊兩支隊伍。到目前為止，拿了88枚金牌、142枚銀牌、88枚銅牌。」談及這些榮譽，羅輝的眼神裡滿是自豪，「每一塊獎牌都凝聚著幾代體育人的心血，這是我們用熱愛和堅持拼出來的。」 2011年，在原西藏馬術隊的基礎上，西藏自治區社會和民族傳統體育指導管理中心成立。隨後，羅輝和同事們開始收集、整理豐富的民族傳統體育項目，在形成統一規則的同時，通過培訓基層指導員、創建民族傳統體育特色學校等舉措，推動民族傳統體育項目的普及和推廣。「西藏的民族傳統體育有著悠久的歷史文化，但很多項目都是民眾自娛自樂，沒有大範圍普及、推廣。」羅輝介紹說，2018年啟動送體育下基層活動後，西藏馬術隊每年會去4至5個縣(區)、鄉鎮表演，把精彩的馬術表演節目送到老百姓家門口，「看著鄉親們為馬術表演歡呼時，我就覺得所有的奔波都值了——這才是民族體育該有的樣子，要紮根大地，貼近人民。」 在全民運動健身熱潮的推動下，西藏拉薩賽馬場成為市民健身運動新去處。馬術、籃球、羽毛球、輪滑……賽馬場裡，既有專業隊員的馬術訓練，也能遇見帶著孩子體驗輪滑的家庭，傳統與現代在這裡交融，體育的活力感染著每一個人。 「這條西藏民族傳統體育的普及推廣之路，我們已經走了十多年，成果開始慢慢顯現。」羅輝坦言，作為一名老體育工作者，無論是對馬術的熱愛，還是對民族傳統體育的情懷，都已經深深烙印進骨子裡。「未來，我和同事們將帶著這份熱愛，繼續走下去。」 據西藏自治區體育局統計數據顯示，截至2024年12月31日，西藏自治區體育場地9189個，體育場地面積724萬平方米，西藏自治區人均體育場地面積1.96平方米。(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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