福建：已有77個共建「一帶一路」國家和地區確認參加投洽會
2025-12-02 02:37 2,397次浏览濟南8月14日電 (孫倩 孫婷婷)立秋時節，臨沂市臨沭縣青雲鎮盧官莊村的玉米地連綿成片，一架無人機正低空飛行，進行噴藥作業。60多歲的村民盧洪真站在田埂上，望著農田感慨道，「我們把土地託管給金豐公社農業服務有限公司，每畝地除了保底收入800元(人民幣，下同)外，年底還有分紅。」 盧官莊村的土地託管，始於2021年11月。彼時，盧官莊村黨支部領辦合作社，鼓勵村民以土地入股形式加入。該村歷時半年時間的集中整治，整理出1000多畝連片土地。「考慮到村裡老年人居多，年輕勞動力不足，再加上受技術、資金的限制，自身種植水平不達標，我們決定將1500多畝土地託管給金豐公社。」盧官莊村支部書記盧洪本介紹說。 「以前種地效率低，村民掙不著錢，不少土地都撂荒了，村集體還背著百萬元的債務。」盧洪本說，該村推行「雙社聯合」模式後，探索出鄉村發展新模式。 「雙社聯合」是由黨支部領辦合作社，農戶自願以土地入股，通過「以好換孬」「以近換遠」等方式整合零散地塊，將「小田」變「大田」。同時，金豐公社運用「兩拌三噴」等新農技，助力小麥、玉米等作物增產，不僅降低種植成本，也保障了糧食穩產增收。「我們的原則是本村人種本村地，增產收益不出村。」 臨沭縣金豐公社縣社社長董書通介紹說，作為專業社會化服務組織，金豐公社憑藉在農業領域積累的專業優勢，為託管土地提供從產前的農資供應，到產中耕、種、管、收全程機械化作業，再到產後農產品銷售等全鏈條服務。目前，金豐公社的縣級為農服務中心已遍布全國22個省份。 圖為發達麵粉集團股份有限公司食品生產車間。孫倩 攝 在德州市夏津縣，發達麵粉集團股份有限公司的生產線高速運轉，將粒粒小麥轉化為麵粉。「我們收購的小麥，大多來自方圓十公裡內的種植戶。」該公司董事長徐山元表示，作為一家糧食經營企業，應從田間地頭把住品質關。 徐山元介紹說，傳統的車輛在運輸小麥過程中，存在「跑冒滴漏」的現象。為此，發達麵粉集團對小麥運輸車輛進行嚴格密封，避免小麥運輸、裝卸中的撒漏、受潮、黴變和汙染等損耗。 在從倉庫到加工的傳送過程中，傳統傳送方式是通過攪籠螺旋輸送。徐山元表示，今年，集團全部改為刮板運輸機，小麥破損率從0.3%降至0.2%。「不要小看破損率下降0.1%，企業年小麥加工量300萬噸，這一個環節就省出3000噸小麥，相當於六七千畝麥地的產量。」 圖為山東五徵集團有限公司生產車間。孫倩 攝 在山東五徵集團有限公司，現代化高端農機產品正改變傳統農業生產方式。該公司首創的混合動力CVT拖拉機，比傳統機型節油25%，自主研發的青飼料收穫打捆一體機實現了收穫、切碎、輸送、打捆一站式作業。 「我們始終將綠色發展放在首位，將其融入企業戰略和日常運營中。」據山東五徵集團有限公司辦公室副主任李太福介紹，該公司累計投入近3億元，先後完成了鍋爐「煤改氣」綠色改造、用電設備節能技術改造等43個項目，減少了二氧化碳的排放。 如上述民營企業一樣，時下，山東民營企業紮根實業、深耕主業，用行動書寫責任答卷。記者了解到，今年上半年，山東民營經濟增加值2.54萬億元，同比增長5.7%，佔GDP的比重達50.7%，佔據「半壁江山」。(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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