英國：愛丁堡亞瑟王座山突發山火
2025-10-22 16:19 5,568次浏览無錫8月12日電 (孫權 唐娟)11日下午，江蘇無錫召開新聞發布會，就《無錫市低空經濟發展促進條例》(簡稱《條例》)的制定背景及意義、主要內容等進行發布。《條例》共8章54條，將於今年10月1日起施行。 低空經濟是指依託低空航空活動帶動相關產業創新和場景應用形成的綜合性經濟形態，具有明顯的新質生產力特徵，是事關未來核心競爭力的新型產業體系。 無錫作為長三角先進位造業基地和物聯網創新高地，具備集成電路、機電研發、智能網聯技術等產業基礎，以及低空文旅、政務巡檢、直升機載人運輸、低空物流配送等場景優勢，亟需通過立法破解空域使用、安全監管、基礎設施配套等現實挑戰。 作為國內較早針對低空經濟的綜合性地方性法規，《條例》從基礎設施、飛行服務、應用推廣、產業發展、促進措施、安全保障等方面作出規定，涵蓋低空經濟發展全過程。 在機制健全方面，《條例》強化頂層設計，確立了「市級統籌、縣區落實、部門聯動」的工作格局，市級政府負責統籌協調低空空域劃設、基礎設施規劃等重大事項，縣(市)區政府則結合自身資源稟賦推進各項工作落地，發展改革部門牽頭產業布局工作，交通運輸、公安等部門按照職責分工協同推進。 基礎設施是低空經濟發展的「骨架」，《條例》明確了四類核心設施，包括具備航空器起降、能源補充等功能的起降設施，擁有航路規劃、監管處置功能的低空智能網聯繫統，提供通信導航、氣象服務等的管理保障設施，以及其他配套設施。 在應用場景拓展上，《條例》專章部署了應用場景的推廣工作，覆蓋貨運、載人、應急等領域。在物流領域，推動建立多層次低空物流樞紐，積極探索大型航空器物資補給及無人機即時配送模式；在文旅領域，支持空中觀光、低空運動等業態發展，並推動太湖、長江沿線城市打造跨區域旅遊線路。 圍繞產業高質量發展，《條例》提出，以規劃引領產業布局，推動集成電路、物聯網等本地優勢產業與低空經濟相融合；支持龍頭企業帶動中小微企業進行配套協作，形成全產業鏈體系；加強智能網聯、先進飛控等核心技術的攻關，建設重點實驗室等創新載體；統籌建設特色園區，完善各項配套服務。 安全是低空經濟發展的前提，《條例》構建了全方位的安全體系。在政府層面，建立健全跨部門聯動處置與執法機制，將低空應急納入突發事件管理體系；實施低空飛行活動的單位或者個人對飛行安全承擔主體責任，除使用微型、輕型無人機從事非經營性飛行活動外，其他均需依法投保責任保險；推動設立安全保障基金，對事故損失進行先行賠付。 針對違規飛行，《條例》還明確，公安機關可實施分級管控，對空中不明情況和無人機違規飛行進行先期處置，確保低空飛行「飛得起、管得住」。下一步，無錫將構建「1+2+N」規劃體系，加快基礎設施建設和重點項目落地，通過政策引導與市場主導相結合的方式，推動低空經濟成為區域經濟新的增長引擎。(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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