「新拉薩人」見證西藏40年巨變
2025-10-31 02:32 9,598次浏览長沙8月12日電 (劉曼 鍾婷)「過去十年，我們完成了農產品流通的數位化；未來十年，我們要實現農業生產端的數位化。」在成功打造國內領先的農業產業數位化服務平臺後，九三學社湖南省直城北支社主委、湖南惠農科技有限公司(惠農網)CEO申斌將目光投向更基礎、更核心的領域——通過建立土地數字檔案和農業經營主體資料庫，構建從生產到流通的全鏈條數位化體系。在他看來，只有把生產數位化和流通數位化真正結合起來，才能推動農業產業的高質量發展。 破局流通 為農產品搭起「數字橋梁」 申斌出生在湖南邵東一個普通的農村家庭，父母至今仍居住在老家，他的微信頭像就是「農二代」的卡通形象。 申斌在田間地頭查看農作物長勢。 受訪者供圖 大學畢業後，申斌接觸到一個能提高作物產量的光合作用增效劑項目。在推廣的過程中，他發現，各農科院專家都對這一成果很興奮，但農民更關心的是如何把產品賣出去，而不是單純增產。 申斌意識到，要想真正解決「豐產不豐收」問題，銷售很重要。這成為他創業的起點。2013年9月1日，惠農網正式上線，專注農產品大宗批發交易。 為什麼做農產品批發電商？申斌說，有一次，他在新疆吐魯番考察，看到當地葡萄年產量超100萬噸，僅靠零售根本無法消化，必須依靠大宗採購商一車車往外拉。這讓他更加堅定惠農網的定位。 創業初期，申斌組建了一支「摩託車大軍」，深入農村挨家挨戶推廣平臺，積累了第一批忠實用戶。隨著業務拓展，惠農網亦有了專業的技術團隊，逐步將線下推廣與線上運營相結合。 移動網際網路的普及讓惠農網迎來新的發展機遇。2016年，懷化靖州邀請申斌參與靖州楊梅的銷售，當時，當地已舉辦30多年線下楊梅節，銷售模式仍依賴傳統渠道。他創新推出「線上楊梅節」，並邀請50家全國優質採購商實地考察，很快便將楊梅銷售一空。 在採摘環節制定嚴格標準，確保果實完整度；引入智能分選設備，實現果實精準分級；創新設計防震包裝，解決運輸損耗難題……申斌還帶領團隊對靖州楊梅產業鏈進行了系統性升級，讓原本只能本地消化的鮮果成功打入全國市場。 這次成功讓惠農網在縣域電商領域嶄露頭角。申斌介紹，2018年，隨著業務量越來越大，公司專門成立縣域電商事業部，為地方政府提供農產品電商化服務，目前累計服務21省超100個縣域。如今，惠農網平臺覆蓋全國2821個縣級行政區，用戶超5200萬，涵蓋農產品、農資和農業服務等。 「這些年，我們掌握了很多跟農產品流通相關的數據，包括價格走勢、品種結構、供需關係等，能在一定程度上幫助從業者做決策。」在申斌看來，這些都是「寶貝」，於是他帶領團隊打造以農產品電商數據為主的農業專業資料庫和農業大數據服務平臺——「惠農大數據」，目前每日穩定更新的農業電商標準化數據超過356.8萬條，累計的結構化標準數據總量超90億條，相關數據產品和解決方案已在農業生產、交易、服務、金融等環節廣泛應用。 履職盡責 聚力服務鄉村振興 申斌的電子名片上，「九三學社社員」這一身份始終醒目。 2015年，時任九三學社湖南省委會主委張大方率隊調研惠農網時，注意到申斌這棵潛力十足的「好苗子」。同年7月，申斌正式加入九三學社，組織關係落在省直城北支社。「那時城北支社胡鋼主委非常熱心，幾乎每天都圍著社員們轉，這份關懷讓我們備受感動和鼓舞。」 在組織的關懷、社員間的深入交流與互助學習中，申斌對九三學社的認同感與日俱增。他積極參與社內的思想政治教育活動，多次前往重慶九三學社成立舊址紀念碑、郴州汝城「半條被子」故事發生地等地參觀學習。得知有社員在益陽安化駐村幫扶時，他立即組織團隊對接資源，解決實際問題。 申斌(左五)當選九三學社湖南省直城北支社第八屆支社委員會主委。 受訪者供圖 作為農業領域的專業人士，申斌與社員們保持著緊密的合作關係。目前，他正與印遇龍院士團隊開展生態價值評估項目的合作，充分發揮各自優勢，推動項目進展。 九三學社湖南省直城北支社作為省直規模最大的單一支社，現有90餘名社員，並已成功孵化出省直金融經濟、省直文化、省直法律綜合等7個新支社。2017年，申斌當選為城北支社副主委，2022年接任主委職務。他注重依靠支委班子力量，每年組織豐富活動，尤其注重第一時間開展相關學習，凝聚思想共識。 申斌積極主動參與涉及農業、鄉村振興方面的調研。他曾提出支持長沙建設全國農業農村數據交易中心的建議，認為產業網際網路將是未來助力地方發展的重要方向。「我的本職工作也與社會服務聯繫緊密，只要得知有農產品滯銷，我們都會第一時間伸出援手。」 談及未來，申斌有著清晰的規劃，即持續深耕數字農業，通過惠農網的創新實踐助力鄉村振興；充分發揮行業影響力，積極物色和推薦優秀人才入社，帶領支社社員在參政議政、社會服務等領域主動作為，以實際行動踐行責任與擔當。(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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