美國揮舞的「關稅大棒」,正以極具戲劇性的方式反噬其本土製造業。福特汽車最新公布的財報顯示,公司因關稅成本在二季度損失8億美元,這是其自2023年以來首次出現季度虧損。通用汽車的財報也顯示,二季度因關稅損失11億美元。旗下擁有克萊斯勒等多個美國汽車品牌的跨國車企斯泰蘭蒂斯報告稱,因關稅損失3.5億美元。美汽車業「三巨頭」預測,2025年關稅將給美國汽車業造成總計70億美元的利潤損失。 美國車企的困境,本質上是全球化產業鏈與單邊保護主義激烈碰撞的結果。以福特為例,儘管其整車標榜「美國製造」,但供應鏈卻深度融入全球體系,數千種零部件依賴海外採購。美國政府加徵零部件關稅,使福特首當其衝承受成本激增的壓力。美國汽車研究中心數據顯示,汽車關稅將導致全行業成本增加1080億美元,其中僅福特、通用和斯泰蘭蒂斯就將承擔420億美元。福特預計全年關稅將蠶食其約20億美元利潤,相當於其去年102億美元營業利潤的近兩成,衝擊力度之大可見一斑。 更具諷刺意味的是,美國政府與日本、歐盟達成的差異化關稅協議,進一步傷害了本土車企。日歐車企對美出口繳納15%關稅,而美系車輛的零部件卻被徵收25%關稅。福特執行長吉姆·法利直言,這等於讓「美國品牌在全球市場上失去了公平競爭力」。當政策制定者高呼製造業回流時,那些真正留在美國的企業卻淪為最大受害者,不僅要承受供應鏈斷裂的痛苦,還要在本土市場遭遇內外關稅差的雙重擠壓。 與此同時,關稅成本正以超預期速度向消費終端傳導。高盛測算顯示,截至2025年6月,美國企業承擔了64%的關稅成本,消費者承擔22%,出口商承擔14%;而到10月,消費者承擔比例將飆升至67%。美國研究機構安德森經濟集團警告,汽車市場漲價潮已進入倒計時,部分進口豪車及電動汽車漲幅或超1.2萬美元,本土汽車亦將上漲2000美元至3000美元。這一衝擊在次級市場更為顯著,二手車價格和汽車維修成本將隨之攀升。 通脹壓力與供應鏈混亂交織,將美國製造業拖入了持續收縮的寒冬。美國供應管理協會(ISM)最新公布數據顯示,美國7月製造業採購經理人指數(PMI)降至48,連續第5個月低於榮枯線。關鍵分項指數更顯寒意,新訂單指數為47.1,連續第6個月萎縮;就業指數降至43.4,創下2020年7月以來最低水平。 更深遠的危機在於競爭力的系統性流失。當國際競爭對手加速整合全球資源、推進電動化布局時,美國車企卻步履蹣跚,戰略機遇不斷流失。通用旗下高端品牌道朗格的困境便是明證,其面向海外市場的旗艦車型因難以消化的高額關稅成本被迫中斷訂單。這不僅是單一產品的挫敗,更折射出美國汽車業在全球化競爭中的關鍵短板。深陷內部供應鏈重構泥潭的美國車企,正在時間與資源的雙重消耗中逐漸喪失技術迭代的先機。 汽車產業的核心競爭力,本應源於開放合作下的技術創新,而非貿易壁壘下的閉門造車。美國築起的這道關稅高牆,最終困住的恰恰是牆內奮力奔跑的本土車企。(本文來源:經濟日報 作者:孫昌嶽)
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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