「兩山」理念的文化實踐：一座省級博物館如何點「綠」成「金」
2026-02-21 01:03 1,453次浏览北京8月9日電(記者 張尼)醫藥企業正加碼布局北京。 2024年，北京醫藥健康產業總體規模首次突破萬億元，進入2025年，產業發展開啟加速度，全市至少已有11款創新藥械產品獲批上市，總數居全國前列。 剛剛過去的7月，百濟神州北京昌平新研發創新中心啟用，引發業內關注。今年3月，拜耳·亦莊開放創新中心、輝瑞北京研發中心啟用……北京正成為吸引全球醫藥創新資源的「強磁場」。 以昌平為例，統計顯示，僅昌平一區，今年1-4月醫藥健康規上企業實現收入337.9億元、同比增長15.1%，1-5月醫藥健康規上企業實現產值170.7億元、同比增長8.8%。 昌平區委書記、未來科學城黨工委書記甘靖中近期透露，過去三年，全區醫藥健康產業收入年均增長近10%，形成千億產業集群。 「百濟神州北京昌平新研發創新中心是我們科學發現的重要策源地，也是最核心的研發中心之一，企業的成長深深鐫刻在昌平的發展脈絡之中。」百濟神州聯合創始人、董事長兼執行長歐雷強如此評價。 作為創新藥頭部企業，新啟用的百濟神州北京昌平新研發創新中心總建築面積超過47000平方米，具備化學藥和生物藥的早期研發、工藝製備及轉化醫學等多項綜合研發功能。 「創新中心的擴建新樓啟用，不僅是企業自身研發能力的升級，更是創新藥全球化的重要一步。」百濟神州方面表示，在靶點發現與驗證階段，創新中心將依託生物平臺和轉化科學研究平臺，結合大數據分析與AI技術，加速新靶點的挖掘與驗證。 這也是眾多在北京加碼布局的企業縮影。 禮來、輝瑞、拜耳等8家知名國際醫藥企業在北京新設研發或創新機構；2025年3月，跨國醫藥企業阿斯利康與北京經濟技術開發區完成籤約，將在北京投資25億美元，建立第六個全球戰略研發中心以及高標準產業化項目，這成為近三年來北京生物醫藥領域最大的單筆投資。 「押注」的背後是政策利好給的底氣。 今年早些時候，《北京市支持創新醫藥高質量發展若干措施 (2025年)》對外公布，32條舉措進一步加強對創新藥械研、產、審、用全鏈條政策支持。 在加強創新醫藥投融資支持方面，文件明確提出要構建500億元規模醫藥健康產業基金。新設100億元規模醫藥併購基金。發揮好市級200億元、區級100億元兩級生物醫藥投資基金協同作用。鼓勵商業保險公司設立創新醫藥投資基金，吸引各類社會資本參與，帶動100億元以上規模社會基金投資醫藥領域。 此外，北京還鼓勵企業在京設立人工智慧研發中心，加強數據需求對接，開展人工智慧賦能新靶點發現、新機制探索、化合物篩選、病例隨訪等研究。 2024年，北京全市醫藥工業規上企業達到436家；截至2024年底，北京市第二、三類醫療器械註冊數量分別為7023個和2628個，居全國前列；近5年，北京獲批創新醫療器械數量58個，佔全國四分之一，位居全國榜首…… 醫藥領域創新的「北京方案」正顯現成效。(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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