充1秒能跑1公裡 有新能源車主用上了「超級快充」
2026-02-26 06:37 3,139次浏览盛夏的海南，諸多農作物新品種的夏收、夏種、夏管同時上演。海南一制種企業負責人王仕明正忙著將東方市感城鎮的一塊撂荒地盤活。「通過土壤改良，讓這裡成為常年可種植作物的制種基地。」王仕明說。 從利用當地氣候加代繁育到常年種子研發，從分散科研到集群協同，從育種到制種再到種業全產業鏈，依託國家南繁科研育種基地，海南正不斷刷新中國種業的底色。 2018年4月12日，習近平總書記來到國家南繁科研育種基地考察。總書記強調，良種在促進糧食增產方面具有十分關鍵的作用。要下決心把我國種業搞上去，抓緊培育具有自主智慧財產權的優良品種，從源頭上保障國家糧食安全。 「總書記在田頭看見我，第一句話就是『老謝，你也來啦』，非常親切，讓我非常感動。」中國科學院院士、福建省農業科學院研究員謝華安說，總書記到南繁基地和水稻展示田考察，說明他對國家的糧食生產和糧食安全非常重視，時時記在心上。 謝華安帶領團隊觀察水稻新品種結實粒情況(央廣網發 潘麗燕 攝) 一粒種子，連著「國之大者」，關係國家糧食安全主動權。牢記總書記的殷殷囑託，這幾年，謝華安帶領團隊在國家南繁科研育種基地持續攻關，培育出耐儲存、高產量的水稻新品種，讓實驗室成果在田間結出碩果。 三亞崖州灣科技城高新區是海南種業的主陣地。「2022年4月，總書記再次前來考察南繁科研育種工作，他強調，中國人的飯碗要牢牢端在自己手中，就必須把種子牢牢攥在自己手裡。這些叮囑我牢記心間，激勵我持續奮鬥。」崖州灣國家實驗室科研人員喬繼月說。 如今，越來越多的年輕科研人員紮根南繁熱土，快速成長為育種、制種主力軍。為了培育高耐鹽水稻新品種，喬繼月和所在團隊成員頂著烈日，在試驗田中對大量野生稻進行逐株篩選，目前已成功篩選出耐鹽的種質資源，為水稻耐鹽鹼遺傳改良提供了關鍵分子靶標。 喬繼月在做野生稻分子標記篩選實驗(央廣網記者 索迪 攝) 科研發力，技術賦能。近些年，國家南繁科研育種基地為種業科研裝上「中國芯」，雷射雷達、高光譜相機、各種傳感器為育種材料進行全方位、實時「體檢」，海量育種數據與大數據算法密切配合，作物新品種培育迎來加速度。 「好種多打糧。我們也通過努力，推動實驗室的科研成果轉化為現實生產力。」50年前，王仕明父親作為制種員從江西來到海南建設繁種基地。現在，王仕明在三亞、東方、樂東建設了2萬畝科研和生產基地，每年生產600萬斤到800萬斤水稻種子，可供全國300萬畝到400萬畝大田種植使用。 王仕明觀察不同品種水稻的生長情況(央廣網記者 索迪 攝) 如今，國家南繁科研育種基地已成為農業科研的加速器、種子供給的常備庫，每年有超過300萬份育種材料及品種進入南繁，全國已育成的農作物新品種中有70%以上經過南繁選育。追光逐熱，向「種」圖強，海南正加快建設服務全國的「南繁矽谷」。 「『南繁矽谷』就是中國種子的底座，我們要育成更多優良的種子，讓中國人種的是中國好種，中國飯碗裝的是中國糧。」謝華安說。 總監製：駱紅秉 總策劃：張軍 於鋒 監製：伍剛 宮歆慧 統籌：陶玉德 策劃：林韋瑋 卜葉 記者：索迪 剪輯：陶淦 鳴謝：崖州灣國家實驗室 崖州灣科技城管理局
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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