2025年全國青少年無線電測向錦標賽在伊春開賽
2025-11-12 07:14 2,964次浏览作為臨港新片區最早的產業園區雛形，臨港城投大廈建成近二十年來，始終隨著新片區的發展而不斷調整步伐，眼下，其與滴水湖環湖一帶的數字大廈、智慧財產權大廈共同組成了12萬平方米的「數創雲灣」，聚焦智能晶片、汽車電子、自動駕駛、大數據服務等產業，致力於打造新片區年輕人創新創業的活力高地。從環湖第一座樓宇到一園多基地，從金融服務到數字經濟，「數創雲灣」園區不斷探索創新，吸引海蘭雲、後摩智能、睿賽德、均聯智及、臨數文化、班臺文化以及算法創新研究院等數十家企業及研究院落地，形成產業集聚磁場，以「向新」「向上」的發展勢頭助力滴水湖畔加快形成新質生產力。「2023年轉型發展以來，數字經濟核心產業企業增長率超30%。」臨港投控集團招商負責人郭江平見證了園區轉型蝶變。「基金撬動+平臺支撐+生態滋養」的創新發展生態，成為「數創雲灣」吸引數字經濟企業紛至沓來的重要因素。據介紹，園區建設運營主體臨港投控集團設立了煥新等專業產業基金，以資本為活水，園區企業睿賽德科技自主研發的RT-Thread作業系統填補了國內空白，在汽車電子、工業控制等領域實現規模化應用，成為全市數位化轉型標杆案例。同時，園區持續深化「三鏈融合」服務矩陣，人才企業年金服務平臺、新片區智慧財產權保護中心、臨港新片區股權投資綜合服務平臺為企業提供全方位服務。睿賽德科技創始人熊譜翔表示，「臨港的服務既有溫度更有精度，為我們提供了精準的金融服務和智慧財產權服務，讓我們可以心無旁騖搞研發。」產業集聚帶來規模效應也逐漸釋放。今年5月，「數創雲灣」迎來了臨港第一批8位「數字遊民」，共同打造年輕的城。 敞開懷抱歡迎青年創客，臨港投控集團在「數創雲灣」為他們量身打造「創客之家」，提供辦公與社區共建空間，助力青年創客實現從靈感迸發到項目孵化的全過程轉化。目前，BTU數字遊民社區已正式入駐，並發起「七日主理人」共建計劃，他們正在園區內逐步展開實踐探索，激發城市共創活力，為數字經濟注入青年能量。
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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