世界第一高橋順利完成荷載試驗
2025-10-30 16:57 6,426次浏览美國向印度揮出了一記「重拳」。 7月30日，川普公開稱印度經濟「已經死了」。8月6日，他籤署行政令，以印度「進口俄羅斯石油」為由，對其輸美產品徵收額外的25%關稅。 根據7月31日的另一道行政令，從8月7日起，美國開始徵收第一輪25%的關稅。兩輪疊加後，印度輸美商品稅率升至50%。 國際評級機構穆迪認為，這一懲罰性關稅將對「印度製造」構成嚴峻挑戰。 2024年，美印雙邊貿易總額約為1300億美元。印度對美主要出口產品包括藥品、汽車零部件、電器產品和寶石。若懲罰性關稅全面生效，印度製造業競爭力將受到削弱。彭博經濟研究估計，印度GDP增速或因此放緩0.9個百分點。 印度總理莫迪曾對爭取美印經濟合作抱有幻想。出於地緣政治考量，這些年來美國政府一直在拉攏印度。跨國公司亦看好印度的增長趨勢，因其擁有年輕的人口結構、保持政治穩定。 但這場突如其來的關稅風暴，打破了這種默契。 針對「死亡經濟體」的諷刺，莫迪號召民眾支持國貨。外部壓力正炙烤著他已推行十餘年的核心經濟議程——「印度製造」(Make in India)。 「印度製造」的標識。 該計劃於2014年啟動，目標是到2025年將製造業佔印度GDP的比重提升至25%，打造全球製造中心。旗艦級項目「生產關聯激勵」(PLI)計劃，旨在扶持汽車、電信、半導體等領域，同時吸引外資、優化產業結構。 最初幾年，蘋果、富士康等頭部企業紛紛在印設廠，印度逐步成為全球第二大手機生產國，產業集群開始成形，「印度製造」似乎正在起飛。 但隨著時間推移，「硬幣的另一面」逐漸顯露。 媒體披露，除手機與藥品外，其他產業推進緩慢。部分參與企業遲遲未能動工，補貼發放比例不足8%。官方也開始放風：該計劃可能調整或終止。 路透社統計顯示，PLI計劃實施後，印度製造業的GDP佔比反而從15.4%下降至14.3%。 富士康在印度的一家工廠。 問題的根源，指向印度更深層的結構性問題。 在旁遮普邦，一個耗資超過200億盧比的鐵路建設項目，啟動近40年仍未完全竣工。土地徵用、環保審批、公用設施遷移……種種障礙環環相扣，施工進度一再拖延。 這並非孤例。 據《印度時報》披露，目前全國近580個國家公路項目面臨延期，270多個項目獲批後，因土地問題遲遲未能招標開工。 印度《經濟時報》直接點明印度製造業發展的瓶頸——工業基礎設施、物流和交通運輸不足，阻礙高效供應鏈形成；監管複雜、土地徵用緩慢、企業技術落後也構成掣肘；儘管勞動力規模龐大，但先進位造業存在技能錯配，職業培訓水平亟待提升。 如今，美國關稅政策與這些結構性問題疊加，令「印度製造」道阻且長。 美國是印度最大的出口市場，約佔印度出口的18%。凱投宏觀預計，美國加徵關稅可能致印度2025年至2026年的經濟增速從預期的7%降至近6%，嚴重削弱其製造業吸引力。 以電子製造業為例，蘋果公司原計劃到2025年將全球25%的iPhone產能轉移至印度，如今卻被迫加速向美國出貨，以規避高關稅風險。印度原本寄望的「供應鏈轉移紅利」尚未完全兌現，就面臨被關稅壁壘阻隔的可能。 莫迪的「世界第三大經濟體」願景，與那條「40年未竟的鐵路」所代表的現實，形成了鮮明對照。 要擺脫「死亡經濟體」的標籤，不論口號還是喊話，都遠遠不夠。印度須頂住內外壓力，真正拿出推動結構性改革的決心與舉措。 (「三裡河」工作室)
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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