多方協同，織就暑期兼職安全網
2026-01-12 00:39 7,628次浏览8月13日，記者驅車經過東西湖區礄孝高速東山互通立交，只見曾經閒置的88畝橋下空間，如今已變成集生態、經濟、科技於一體的「綠色寶庫」。亮晶女貞、三角梅、月季、馬尼拉草等綠植生機勃勃，從高處俯瞰，仿佛大自然在此打翻了調色盤。 橋下空間建「花卉醫院」 13日上午9時許，記者從東山收費站下高速後，駛入東山互通立交橋下，「東山花境苗木生產基地」等幾個大字映入眼帘。 走進苗木基地，只見標準化種植區實施集約化生產，53種苗木遍布其中；花境展示區裡，亮晶女貞球、火焰南天竹等造型植物構成樣板景觀；工人在花境苗木生產車間培育茶梅球、水果蘭球等精品苗木。 「基地建有花境苗木生產車間、智慧花房，相當於為花建了一座『醫院』。」湖北省交通規劃設計院東山花境苗木生產基地項目負責人聶天彪介紹，從高速換下來的受損景觀植物會送到基地「治療」，經澆水、施肥、修剪，一個星期就從智慧花房出來，來年還能接著用。 記者在智慧花房看到，經工人「搶救」成功的月季「容光煥發」，這些苗木下一季又將用於高速沿線綠化補植，真正實現了「橋下產出」反哺「路域美化」。據了解，這種「循環利用」模式，讓景觀維護成本降低了40%，這些花卉經科學養護能延長3～5年壽命。 「內循環」滿足高速景觀需求 在東山收費站ETC客戶服務中心，智慧花箱栽種的時令花卉隨季節變換，司機透過車窗就能感受「一步一景」的驚喜。 「你看，這個花箱是智能的，不用人澆水，太陽能板供電，下面的水自己循環，再熱的天也不怕花蔫了。」東山收費站站長胡麗萍告訴記者，針對高速島臺澆水難的難點，苗木基地研發了智慧花箱內置傳感器，土壤溼度低於閾值就自動滴灌，一年可減少人工成本60%。基地技術人員打開手機，記者看到通過軟體可以控制澆水時間，現在夏季的澆水時間設置成早上5時—8時、凌晨1時。 基地還採用「光梯度種植」方案，在強光區種紫薇、月季，在弱光區栽玉簪、蕨類，智慧花房恆溫恆溼調控，讓苗木成活率高達98%。 據了解，東山花境苗木生產基地由湖北交通投資集團有限公司下屬交規院與聯交投公司聯合打造，目前向礄孝、漢洪、青鄭等7條高速公路及17個收費站供應景觀綠植，有效實現「內循環」，成功降本增效。 徑河收費站的「迎賓花廊」，是基地成果最直觀的展示窗。13進7出共20個車道的廣場上，20個島臺、200米站外廣場全被三拼三角梅覆蓋，嫣紅、粉白的花朵順著花箱蔓延生長，讓往來司機瞬間卸下旅途疲憊。苗木生產基地對植物特性精準把握，夏天選耐旱耐高溫的三角梅，冬季用耐寒的茶梅，連擺放位置都根據光照精細規劃。 破解橋下空間整治難題 「以前這兒哪有什麼綠色？橋下有建築垃圾，路邊還有私墾的菜地。」東山街道居民李大姐看著眼前錯落有致的花境，滿是感慨。 今年3月前，礄孝高速東山互通區域還是「四線一口」整治中的「老大難」，破局始於一次跨部門的「圓桌會議」。當時湖北交通投資集團有限公司正推進「盤活路域資源」，這場合作得到了東西湖區城管部門與東山街道的全力支持。 東山街綜合執法中心執法二隊隊長張真瑋介紹，當時採取「普法先行、柔性疏導」的模式，聯合社區挨家挨戶上門給居民做工作，發動居民主動參與清理活動，並聯合街道環衛公司清理橋下空間廢棄物。 更可喜的是，基地還帶動了周邊就業。目前基地固定用工10餘人，旺季臨時用工超30人，讓居民在家門口實現了增收。未來，這片苗木基地除了滿足湖北交投「內循環」，將來要向外拓展。 東西湖區城管執法局相關負責人表示，過去橋下空間整治常陷入「清理—反彈—再清理」的循環，東山苗木基地的實踐，構建了跨部門協同的治理模式。 記者陶常寧 通訊員王越 汪玉平
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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