中方回應「日本呼籲不參加九三閱兵」
2026-01-22 17:02 9,657次浏览濟南8月14日電 (李明芮)時下，走進菏澤巨野縣營裡鎮，目之所及是成片的艾草田，青碧的葉片在風中舒展，農戶正忙採收。不遠處，艾草加工車間裡，機器運轉的轟鳴聲此起彼伏，艾絨翻飛，艾柱成型。 巨野縣依託本地資源稟賦，精準聚焦艾草產業，將其打造成為推動鄉村發展、促進農民增收的關鍵引擎。 如今，巨野縣營裡鎮已告別單純「賣原料」的初級階段，通過積極建設艾草深加工車間，成功邁出從「田間」邁向「車間」的關鍵一步。目前，當地可生產艾絨、艾柱、艾枕等系列健康養生產品。蓬勃發展的艾草產業已成為營裡鎮的富民產業、強村產業。該產業每年可為鎮集體帶來穩定增收150萬元(人民幣，下同)。 菏澤巨野縣營裡鎮成片的艾草田。巨野縣委宣傳部供圖 如菏澤巨野縣一樣，山東多地正延長中藥材產業鏈，從田間種植到精深加工層層發力，為鄉村增收、產業增效開出「新良方」。 在菏澤鄄城縣，中藥材產業激活鄉村振興「一池春水」。在位於該縣彭樓鎮舜王城中藥材專業市場的山東解氏中藥飲片有限責任公司的加工車間，公司負責人解心景正在指導工人加工中藥飲片。「我們種植3800多畝中藥材，打造了從種植、加工到銷售的一體化鏈條。產品不僅暢銷中國，更出口到日本、韓國等國家和地區。」 據了解，中藥材產業是鄄城縣特色產業和優勢產業，目前已經形成集中藥材種植、中藥材生產加工、中藥材銷售、中藥材倉儲物流、中藥材科研於一體的全產業鏈條。 今年上半年，鄄城縣中藥材市場交易額60.5億元，新增中藥材種植面積1.8萬畝，新增300畝以上高標準種植基地5處。全縣中藥材種植面積15萬畝，種植品種包括金銀花、白朮等20多個品種。 桑黃是一種生長於桑樹上的藥用真菌，在中國有著2000多年的藥用歷史，素有「森林黃金」之美譽。聊城臨清市地處黃河故道，現存古桑樹群樹齡高、面積大，桑樹總量達2萬餘株，野生桑黃資源豐富，是天然的桑黃優質菌種庫。 近年來，臨清市依託古桑樹資源，全力推動黃河故道古桑群資源保護和桑黃資源開發利用，逐步形成集菌種選育、人工栽培、產品研發、全域銷售於一體的全產業鏈發展態勢。 為做好桑黃產品的精深加工和品牌銷售，臨清市制定了桑黃深加工產業鏈工作方案，全力推進延鏈、補鏈、強鏈，目前已開發桑黃中藥飲片、桑黃茶、桑黃顆粒等50餘種優質產品，2024年產值達到3.5億元。 苗山鎮丹參種植面積達1萬餘畝。萊蕪區委宣傳部供圖 在位於濟南萊蕪區苗山鎮的濟南嶽聖中藥材種植合作社種植基地，白花丹參莖稈筆直挺拔，葉片肥厚油亮。據合作社理事長李奉勝介紹，當地採取「合作社+村集體+農戶」模式，根據農戶需求，引導種植適合的品種，提供技術服務。 李奉勝稱，為進一步提高中草藥附加值，延長產業鏈，合作社將重點放在開發以白花丹參、紫花丹參等優勢品種為主要原料的中藥提取物、中成藥製劑和保健食品。 苗山鎮黨委副書記高飛介紹說，截至目前，該鎮丹參種植面積達1萬餘畝，年產幹丹參2500餘噸。其中，白花丹參種植面積達1500餘畝。建成標準化種植基地2個，以基地為中心輻射苗山鎮30多個村大面積種植中藥材，帶動600餘農戶參與種植，年種植收入超3000萬元。 位於濰坊安丘市的「鳶都藥谷」中草藥示範區，建設中草藥智慧種植大棚15個、精深加工生產線5條。目前已初步形成以中草藥高端育苗、標準化種植、主題公園、加工提純「四位一體」的產業發展格局，打造了集觀賞、體驗、科普、康養等於一體的新型農旅康養綜合體。 據該示範區相關負責人介紹，該市以跨村聯建為契機，聯合周邊村黨組織，流轉土地1600畝，帶動約2000名村民進行勞務服務及自主仿野生種植中藥材，帶動村民增收600萬元，人均年增收4萬餘元，實現村集體與村民雙增收。(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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