重慶8月13日電 題:重慶「水中人參」遊向世界 作者 張旭 左朝坤 給蓴菜田換水、採摘新鮮蓴菜、上架新產品、忙直播帶貨……近日,走進全球規模最大的蓴菜生產區——重慶市石柱土家族自治縣,一幅產銷兩旺的生動畫卷徐徐展開。 據悉,蓴菜是一種多年生水生宿根草本植物,有「水中人參」之稱。從白居易的「猶有鱸魚蓴菜興,來春或擬往江東」,到蘇軾的「舊因蓴菜求長假,新為楊枝作短行」,歷代文人墨客的詩文,記錄了蓴菜在中國悠久的種植、食用歷史。 近日,重慶市石柱土家族自治縣黃水鎮,蓴農在田間採摘蓴菜。譚豔波 攝 蓴菜對水質、土壤等生態環境要求非常高,目前,在中國浙江杭州、重慶石柱、湖北利川及日本北海道等地,有規模化種植。 石柱土家族自治縣農業農村委員會提供的資料顯示,目前,該縣蓴菜種植面積1.4萬畝、產量1.4萬噸,開發上市休閒食品、飲料及美容護膚等系列產品35種,暢銷韓國、日本、馬來西亞等地。 「夏日裡,我們對蓴菜田的水一日一換。」當地純菜種植大戶陳代樹說,蓴菜對水溫、水質要求高,除冬季外,蓴菜田均需按時換水,春秋季節兩三天一換,夏日換水頻率更高。 在日本,蓴菜被稱作「長壽菜」,是製作料理的高級食材,因其本地產量有限,多從浙江杭州、重慶石柱等地進口。 「我們有不少日韓客戶,初季蓴菜會選擇空運。採摘後,次日清晨即可送至食客餐桌。」石柱土家族自治縣福吉利蔬菜股份合作社負責人何顯福說,蓴菜採摘季持續4個月左右,訂單不斷,且量比較大。因保鮮技術成熟,蓴菜可保存一年乃至更久,除初季外,多採用「貨車+船運」方式運往海外。 2024年12月,石柱蓴菜籤下外貿大單:重慶市水火土食品產業有限公司與日本株式會社AS籤訂了1億美元的農產品出口合同,其中包含8000萬美元的蓴菜產品。2025年1月,重慶即食蓴菜實現了首次自營出口。在中國國內,通過與在華日資企業合作,2025年8月12日,「蓴小絲」膠原蓴露在該企業的500多家超市上架。 「蓴菜較小眾,我們要讓更多人知道它。」重慶市水火土食品產業有限公司董事長李穎是山東人,因看好該產業,於2018年起,在石柱建企設廠。如今,蓴菜的產銷兩旺令他幹勁十足,雖年屆六旬,仍親身上陣直播,最長時,一天播了11小時有餘。 陳代樹說,在蓴菜採摘季,他僱用大量蓴農採摘,按量計薪。「每採摘一公斤鮮蓴菜,蓴農可得7元(人民幣,下同)至8元採摘費,正常情況下,單日採摘費不低於400元。」陳代樹說,「手腳快的」蓴農單日採摘費收入可達七八百元。 近日,航拍重慶市石柱土家族自治縣的一處蓴菜田。(無人機照片)譚豔波 攝 1992年出生的何渝說,數十年來,父親何顯福為蓴菜付出心血無數。這也觸動了他,讓他決定返鄉「接父親的班」。2024年,石柱土家族自治縣蓴菜產業行業協會註冊成立,何渝任會長。 「忙完採摘,立馬就要出去跑市場。」何渝說,蓴菜是一個很好的行業,也需要不斷開拓市場、更新技術、開發產品,讓「水中人參」更好地遊向世界。(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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