焦點訪談丨一份清單釐清權責 鄉鎮街道不再「小馬拉大車」
2026-02-24 09:24 7,753次浏览蘭州8月9日電 (高展 艾慶龍)八月初的甘肅隴南市徽縣慄川鎮閆莊村，連片的大豆田綠意盎然，生機勃勃。走進千畝核心示範田，勻密的豆苗整齊排列，一眼望不到邊。陽光灑滿田壟，農戶們正彎腰仔細查看著植株長勢，黝黑的臉龐上掛滿汗珠，卻掩不住對豐收的期盼。不遠處，一座古樸的宋代白塔在青山綠水的映襯下靜靜矗立，仿佛一位時光老人，默默見證著這片古老土地上正在發生的現代農業變革。 位於甘肅隴南市徽縣慄川鎮閆莊村的麥豆輪作百畝示範田。徽縣委宣傳部供圖 在徽縣農技中心的科技助力與慄川鎮的實踐探索下，一場圍繞「麥(油)豆輪作+」的生態農業變革正在上演，不僅實現了單產新高度，更譜寫著生態循環、產業興旺的鄉村振興樂章。 「種子是農業的『晶片』。我們篩選的適宜性強的新品種，如山寧17，在2萬株/畝高密度下依然保持抗倒抗病性，這才是丘陵旱作區的制勝法寶。」站在綠油油的試驗田邊，徽縣農技中心主任李蓬崗指著地頭清晰的標識牌介紹道。他的身後，大型機械播種機駛過留下的筆直行壟如同五線譜，豆苗則是精心排列的音符。 這片位於慄川鎮閆莊村的千畝核心示範田，是農技中心打造的「樣板田」。通過引進山寧17、隴豆6號、陝豆125等高蛋白品種，推廣「機械條播勻密技術」，畝保苗數成功達到2萬株，較傳統撒播的「滿天星」增密30%以上。「效果是實打實的！」李蓬崗強調，「你看這齣苗整齊均勻，條播通風透光，單產自然突破。」去年(2024年)，閆莊村百畝示範田實收單產達205公斤/畝，較徽縣平均水平(141公斤/畝)增產45%，創下全國丘陵山區高產標杆。 徽縣慄川鎮的肉牛養殖場，周圍是複種示範田。徽縣委宣傳部供圖 科技賦能讓豆田煥發新活力，徽縣更著力打通生態循環的「任督二脈」。徽縣慄川鎮書記王利強指向田埂邊的玉米帶解釋道：「鼓勵農戶開展複種大豆套種玉米，大豆玉米同時收穫，製成優質青貯飼料，直供鎮上的富發肉牛、千家生豬等養殖基地。」 在養殖場另一端，則是循環鏈條的閉環關鍵。「養殖糞汙經過科學處理，『變廢為寶』成為上好的有機肥，安全高效地還田。」王利強說，「這一套閉環下來，豆農的玉米青貯有了穩定銷路，牛場豬場的飼料成本顯著降低，糞肥又滋養了土壤。大豆田的有機質提升了，作物品質也更優了。」 這種循環效應正在帶動產業全面升級。王利強介紹說，慄川鎮與甘肅兆豐農業籤訂的優質高蛋白大豆訂單，直接帶動豆農增收。這些優質原料支撐了「菽美」豆製品品牌遠銷25個國家和地區，據縣農技中心評估，相關產業鏈條產值已超2.11億元。「這不僅僅是種地，是在土地上構建起一個融合增值的新農業系統。」王利強自豪地表示。 五月中旬，慄川鎮依託郇莊宋代白塔舉辦「初見·白塔」鄉村音樂節。何方 攝 放眼遠眺，千年宋塔與碧綠豆田、忙碌農人交織成一幅生動的現代田園畫卷。這不僅是生態農場的背景板，更是當地「農文旅融合」戰略的活力源泉。王利強如數家珍：「我們以農業為基盤，深挖文化潛力。白塔下的鄉村音樂節、油菜花海、紅色教育基地，把產區變成了景區，田園變成了公園，吸引來八方遊客，帶動了農特產品銷售，真正實現了『種風景、賣產品、興文化』的統一。」 從科技解鎖單產密碼，到種養循環激活沃土生金鍊，再到文旅融合點染田園新彩，都凝聚成當地驅動「穩糧擴豆」戰略、打造鄉村振興「金色答卷」的澎湃動能，讓麥豆輪作的「乾坤」盡顯，讓塔韻田歌裡的「三業融合」綻放出持久活力。(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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