普華永道報告：上半年中國併購市場交易額同比大增45%
2026-01-11 06:16 8,625次浏览8月4日電 據中國演出行業協會網站消息，今日，中國演出行業協會聯合燈塔研究院發布2025年上半年劇場熱門項目和消費趨勢洞察。據中國演出行業協會票務信息採集平臺監測，2025年上半年專業劇場、小劇場新空間等劇場類演出16.05萬場，票房收入54.02億元，觀眾人數2055.01萬人次；位列票房收入前200的劇場類演出IP(含小劇場和演藝新空間)場次、票房、觀眾人數較2024年同比均有顯著提升。 2025年上半年，話劇保持在所有演出品類中的優勢地位，場次同比增長16%，票房同比增長3%，《出馬》《戲臺》《太白金星有點煩》等項目受到市場追捧；脫口秀由於在專業劇場演出場次激增，帶動脫口秀整體票房顯著增長，演出場次同比增長54.1%，票房同比增長134.9%，已成劇場類演出第二大品類；舞蹈演出市場整體趨穩，票房小幅增長，精品舞劇持續發揮市場引領作用，《只此青綠》《紅樓夢》《天工開物》《孔雀》等保持較高熱度，帶動傳統文化破圈傳播效果顯著；音樂劇市場增長持續，票房同比增長15.1%，原創音樂劇《錦衣衛之刀與花》《趙氏孤兒》等引起觀演熱潮，國際經典劇目引進加速，《巴黎聖母院》《日落大道》《芝加哥》等在巡演城市均以多場次贏得市場關注，以上海為唯一駐場演出地的音樂劇《SIX》，跨城觀演比例達30.8%。 在消費趨勢方面，劇場類演出購票觀眾中女性佔比68.8%，較去年略增0.7%，延續「她經濟」主導的消費格局，尤其在音樂劇、舞劇、沉浸式演出、話劇及兒童劇中女性佔比超均值。 縱觀2025年上半年，劇場演出消費越來越凸顯高品質特點，消費者對劇場演出產品的藝術呈現、審美要求和消費需求均呈現上行狀態，客觀要求劇場類演出產品保證品質穩中求變，發現新的突破點，口碑效應成為劇場類演出產品擴展觀演人群的關鍵，其中社交媒體的「種草」、劇評等Repo的分享、多維線上互動的傳播對劇場項目推廣起到至關重要的作用。
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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