筆墨、鏡頭與烽火記憶，216件作品匯聚普陀，致敬抗戰勝利80周年
2026-01-19 10:24 2,435次浏览烏蘭察布8月13日電 題：從寫字樓到智能棚 記一粒種薯裡的「新農人」蛻變 記者 張林虎 連日來，在內蒙古自治區四子王旗吉生太鎮的「氣霧培」智能棚裡，一排排馬鈴薯苗鬱鬱蔥蔥，白色小花點綴綠葉間。王淑娟輕輕掀起苗床下的遮光簾，一串串色澤鮮亮的馬鈴薯原原種掛滿匍匐莖。這些「長在空氣中」的種薯，正是她和團隊用科技改寫傳統種植模式的見證。 從城市白領到種薯研發人，從質疑到堅守，王淑娟帶著一粒種子的力量，在這片土地上寫下了屬於新農人的故事。 圖為王淑娟(右)檢查馬鈴薯組培苗。張蜀雁 攝 土疙瘩裡長出「科技果」 「您看，這就是『氣霧培法』種出的馬鈴薯原原種，一串能結80到100粒，比傳統基質培養多幾十倍。」王淑娟指著懸在鐵架上的種苗說。這些種苗沒有埋在土裡，而是固定在蒙著塑料膜的架子上，膜下根須垂落，浸潤在霧化噴淋的營養液中。 這樣的「懸空生長」並非噱頭。王淑娟介紹，他們先採用「莖尖剝離」的脫毒技術，從馬鈴薯芽尖最頂端的生長點誘導培養出脫毒組培苗，再將其置於「氣霧培」環境中。相比傳統基質培養，這種技術不僅讓每株產量從2粒躍升至80到100粒以上，還能杜絕土傳病害，大幅降低種薯成本，提升質量。 「最初連我自己都覺得『不可能』。」王淑娟說，馬鈴薯長在土裡才正常，讓它「喝營養液」長大，實在超乎想像。但正是這份「不可思議」，成了她鑽研的起點。 從2019年6月公司啟動「氣霧培法」研發，經過兩年技術攻關，於2021年開展規模生產試驗，他們走過不少彎路：2021年用了老齡苗，整體長勢糟糕；2022年一半老齡苗、一半適齡苗，效果天差地別；直到2023年全部用適齡苗，才終於看到喜人的長勢。如今，公司已是全國唯一擁有「氣霧法繁育脫毒馬鈴薯小種薯栽培方法」發明專利的種業公司。 圖為王淑娟(中)講解如何對原原種進行檢查。 張蜀雁攝 白領變身「種薯達人」 誰能想到，這位玩轉農業科技的「種薯達人」，曾是大城市裡的白領。今年38歲的王淑娟，2010年從南開大學工商企業管理專業畢業後，先後在呼和浩特、深圳工作，有著穩定的收入和優渥的生活。「我父母是地地道道的農民，一輩子面朝黃土背朝天，我當年努力讀書，就是想過不一樣的生活。」王淑娟說。 2016年，王淑娟放棄了大城市的工作，回到家鄉四子王旗。恰逢內蒙古鑫雨種業有限公司成立，她成了這裡的一員，從生產、銷售到研發，一步步走進種薯的世界。 「剛入行時，我啥都不懂。」如今，身為公司總經理的王淑娟仍然記得，面對試驗田，她不會布置田間試驗，不會切種，連最基礎的農活都摸不著門道，是技術顧問姜潤田帶她入門。這位曾獲國家「八五」「九五」科技攻關獎項的資深專家，毫無保留地教她配營養液、看苗情、做試驗。「一開始買成品營養液，後來跟著姜老師學配製，看著組培苗一天一個樣，慢慢有了成就感。」 從排斥到相信，再到全身心投入，王淑娟的轉變藏在細節裡：她會對每一粒原原種「吹毛求疵」，檢查形狀、大小、顏色，甚至採摘留梗長度、切口大小、有無外傷，確保每一粒都合格。 圖為王淑娟採摘原原種。張蜀雁 攝 小種子結出「致富穗」 在王淑娟看來，好種子不僅要優質，更要能帶著鄉親們富起來。如今，鑫雨公司已帶動四子王旗3300多戶農民、種植戶走上增收路。 「以前農民買種成本高，產量還不穩定，現在用我們的脫毒種薯，收成好了，收入也漲了。」王淑娟的語氣裡滿是自豪。 從初入行的懵懂到如今的從容，王淑娟完成了人生的「華麗蛻變」，而她的目標不止於此。「未來要育良種與護生態同步推進，保障糧食安全。我想為『中國薯都』的馬鈴薯產業、為家鄉的高質量發展，多盡一份力。」王淑娟說。(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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