【光明時評】不能變，也不會變
2025-11-15 00:55 5,263次浏览長江口的風，勁吹農業科技開出新花樣。不是慢條斯理的耕耘，而是實驗室裡的突破正往田間地頭裡跑。這股勁兒，體現在長三角農業矽谷的這一年裡。在以「科技創新賦能農業產業發展」為主題的上海農業科技成果路演——崇明長三角農業矽谷專場活動中，展現出短短一年間，長三角農業矽谷的建設蹄疾步穩，農業科技創新高地的「實景圖」愈發清晰。截至目前，長三角農業矽谷累計對接各類企業及機構125家，其中註冊企業59家，合作型企業46家，13家金融機構深度參與並提供專業服務方案，7家科研院所建立聯盟或形成合作意向，「科研—孵化—產業—金融」的閉環生態體系日臻完善。科技含金量越來越足。六驥元支、佑隆生物等企業持續深耕核心技術創新，藍晶微生物等前沿企業在農業投入品研發上取得突破性進展，康碼高產、崇生生物、賽諾泰生物等農業領軍企業的生產基地也將相繼建成並實現規模化投產，都標誌著長三角農業矽谷從技術研發到產業化落地的一步步跨越。部分成果展示此次路演活動，成為農業科技創新成果閃耀的舞臺，多家企業展示了具有突破性和引領性的技術，特色種源、生物合成、現代設施、現代服務四大領域的十個前沿項目分別進行了展示。當前，規模化應用無細胞蛋白質合成技術的農業科創項目——康碼高產（上海）生物有限公司蛋白質營養液工廠已在崇明新河鎮富盛經濟開發區動工開建。據康碼高產介紹，公司研發的新型水溶肥已完成大規模試驗，其三款產品成功獲得農業農村部部級備案，為綠色高效農業提供了創新解決方案。茂灃元科技帶來小分子水溶肥智能生產線，總經理邱兢介紹，使用成套生產線設備，只需6個小時就可以將有機廢棄物製成小分子有機水溶肥，解決了種養殖業廢棄物處理痛點。「生產出的小分子有機水溶肥，可以用於糧食作物、蔬菜作物和經濟作物，具有營養全、肥效高、吸收快和效果好的特點。」今年，茂灃元科技在崇明區新村鄉投資建設年產10萬噸的小分子有機水溶肥生產工廠，目前一期示範項目已經投產。中國科學院合肥物質科學研究院智能所亮相的「海霸育種加速器」，開闢了智能育種新賽道，讓育種效率相較傳統方式提升60倍以上，新品種研發周期有望從十年以上縮短至兩到三年。該智能育種加速器，包括一個智能育種中心和三條加速線，通過離子艙、逆境艙、加代艙等軟硬體設施，可實現加速種質創新、鑑定和穩定。銀企對接環節聚焦科技成果轉化「最後一公裡」，金融服務機構針對農業科技企業輕資產、長周期的特點，量身定製多元化金融解決方案。籤約儀式上，多家銀行機構展示涉農金融產品及服務成效，現場籤署「政銀保擔貸」「農科貸」等合作協議。同時，優質水稻新品種「滬稻香軟217（崇尚217）」與特色甜玉米「金銀308」的獨佔使用許可正式落地，多家企業還與崇明區農業農村委、豎新鎮、農發集團籤署戰略協議，深化技術研發與產業落地協作。上海市農業農村委黨組成員、副主任張秩通介紹，去年6月《關於加快推進本市農業科技創新的實施意見》明確指出，要推進「長三角農業矽谷」「上海農業科創谷」「張江種穀」建設，匯聚農業科技創新資源，培育壯大涉農科技型企業，打造創新創業高地。據了解，近五年來，上海共舉辦農業科技成果路演40餘場次，促成350餘項成果通過公開平臺轉化交易，交易金額達3.3億餘元。崇明區副區長金彪表示，期待廣大科研機構、科技企業和創新英才選擇崇明，共同將長三角農業矽谷打造成為具有重要影響力的農業科技創新策源地和新質生產力培養地。
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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