感知生態之變丨藍天常在 大氣汙染治理跑出中國加速度
2025-11-11 18:51 2,716次浏览中國已成為全球規模最宏大、門類最齊全的人才資源大國—— 人才儲備，三個之最和一個500萬 從「人口紅利」到「人才紅利」，中國經濟發展的要素稟賦正發生變化：如今，中國人才資源總量、科技人力資源、研發人員總量均為全球最高；每年培養科學、技術、工程和數學(STEM)專業畢業生超過500萬人。這三個全球之最和一個500萬意味著什麼？過去5年中國的人才儲備有哪些新變化？ 人才創新活力加速迸發 「您的『金點子』，我們收到了。」8月5日，山東省濟南市向廣大人才朋友發出了一封主題信。 今年4月，濟南市委人才辦開設人才政策「金點子」徵集專欄，面向社會各界特別是廣大人才徵集意見建議，推動提升全市人才工作質效。這封信正是要把近4個月徵集活動的進展情況與廣大人才朋友分享：對具備實施條件的建議，已迅速協調相關單位，制定具體優化方案，明確落實措施和時限，並及時予以反饋。 濟南市委人才辦常務副主任王玉躍說：「我們不斷優化人才發展生態，今年修訂出臺濟南人才政策『雙30條』(2025版)，從多方面加大支持力度。在系列政策舉措支撐下，2024年濟南新增青年人才超過15萬人，人才資源總量突破287.5萬人。」 聚焦人才這個「第一資源」，「十四五」時期各地紛紛加大培養和吸引力度。 全區人才資源總量超200萬，佔全市比重約1/4——7月17日，北京市海澱區對外公布人才「成績單」。 「近年來，我們聚焦高水平人才高地建設，推動海澱成為全球人才的嚮往之地、發展之地。」海澱區委組織部部長肖丹介紹，全區從業人員中人才佔比88.54%，比全市平均水平高出17個百分點，是全國智力資源最為密集的區域之一。海澱的GDP中，人才的貢獻率達65.21%，比全市平均水平高出7個百分點。 各地人才規模持續擴大，是中國人才創新活力加速迸發的一個縮影—— 看人才資源總量，中國已成為全球規模最宏大、門類最齊全的人才資源大國，人才資源總量達到2.2億人。技能勞動者總量超2億人，高技能人才超6000萬人。 看科技人力資源，這5年，越來越多科技人才投入到系統性科學和技術知識的產生、發展、傳播和應用活動中，科技人力資源超過1.1億人，全國科技人力的儲備水平和供給能力明顯提升。 看研發人員總量，當前，中國按折合全時工作量計算的研發人員總量超700萬人年，穩居世界首位，研發經費投入強度超過歐盟國家平均水平，全球創新指數排名升至第11位。 「過去5年，中國持續推進教育強國建設，加強人力資源開發利用，在人才培養方面取得了諸多積極成效。」國家發展改革委宏觀經濟研究院社會發展研究所社會治理室主任、研究員李璐分析，在創新驅動發展、產業轉型升級的大背景下，全國人才需求量不斷增加，基於此，中國在教育上加大相關領域招生培養力度，在高等教育階段加強前沿學科和基礎學科相結合的專業設置，推動高等教育的規模和質量均實現明顯提升。圍繞技能人才培養，中國持續推進產教融合，培養高素質技能人才的路徑越來越清晰。同時，創新拔尖人才的培養越來越受重視，面向基礎教育加強創新能力培養，人才發現和培養機制不斷完善。 STEM專業畢業生規模全球領先 人才儲備，STEM教育被認為是重要一環，近年來不斷取得新突破。 在江蘇省江陰市，江南大學江陰霞客灣校區眼下正為「迎新」作準備，還有半個月左右這裡即將迎來該校區的第二批新生。去年9月，霞客灣校區作為江南大學新校區正式啟用，集成電路、智能製造、數字科技與創意設計、纖維工程與裝備技術4個新學院入駐。 「我一直挺喜歡研究各類機器人，去年考入江南大學，智能製造工程專業成了我的首選。」在江南大學江陰霞客灣校區就讀的小宋說，希望通過學習掌握更多專業知識，參與機器人製作、比賽等實踐，為未來進入工作崗位做好準備。 江南大學校長陳衛表示，江南大學積極進行專業結構調整，搭建產教研合作育人平臺，培養更多和地方產業發展緊密結合且急需的人才。霞客灣校區4個新學院的專業方向與江陰市產業高度契合，將為推動校地合作、產教融合、協同育人帶來更多的發展機遇和合作空間。 「從學科領域來看，STEM教育聚焦科學、技術、工程、數學這些理工科類學科領域，突出以問題為導向、綜合運用多學科知識解決實際問題。」李璐說，近些年，中國持續加大STEM人才培養力度，越來越多高校開始重視圍繞STEM學科設置專業，招生規模明顯擴大，這些都有力推動了科技創新人才的培養。 數據顯示，當前，中國每年培養STEM專業畢業生超過500萬人，全球領先。2023年，理工農醫類在碩士研究生中的招生規模佔比為60%，在博士招生中的佔比超過80%。截至目前，全國已建設3批共40家國家卓越工程師學院，構建起校企協同培養的新型實體平臺。 中國推進STEM人才培養，在國際社會上得到越來越多認可。 在湖北，武漢軟體工程職業學院的專業設置中電子信息類與智能製造類專業佔比超50%。前不久，賴比瑞亞職業技術教育與培訓、STEM教育及特殊全納教育助理部長小納撒尼爾·K·西斯科來到這裡參觀，看了產教融合實踐中心的雷射雕刻、工業機器人生產等應用場景後，西斯科表示：「感受到了人工智慧等前沿數位化技術如何更好應用於職業教育教學，期待中國能把相關的教學經驗和軟硬體設備以更多語種形式呈現，讓更多國家學習和引進。」 在上海，國際STEM教育研究所的建設正加快推進，這是聯合國教科文組織在全球設立的第10個一類中心，也是其在歐美之外首個全球性一類中心。「國際STEM教育研究所是中國與教科文組織合作的重要成果，有利於中國提升科技創新人才培養質量。」中國聯合國教科文組織全國委員會秘書長秦昌威說，這也有利於中國與國際社會分享STEM教育理念與實踐，為全球教育發展貢獻中國智慧、中國力量。 讓「人才紅利」持續釋放 一顆獼猴桃，如何漲身價？在陝西省寶雞市眉縣，西北農林科技大學專家團隊的到來幫助當地果園獼猴桃的售價從每斤3元漲到了4元以上。 「西北農林科技大學在我們這裡建了獼猴桃試驗站，科技團隊常年紮根在田間，指導我們改良獼猴桃種植技術。」眉縣果農李凱說，藉助品種優選、配方施肥等技術，果園的獼猴桃不僅提了品質、漲了身價，整體產量也提高了60%左右。 近年來，越來越多科研院所、高校專家人才走進農村，建立科技小院，助推農業生產提升科技「含金量」。 截至目前，全國157家培養單位已設立科技小院1800餘個，覆蓋全國31個省(區、市)，研發推廣大量農業新技術、新品種，在提升糧食產能、果蔬品質等方面發揮了重要作用。 隨著人才隊伍的不斷壯大，這5年中國經濟發展呈現出越來越多的「新意」。 創新驚喜不斷。2024年集成電路年產量比「十三五」末增長72.6%，增加約1900億塊，越來越多的產品裝上了「中國芯」；核電、高鐵、船舶與海洋工程等裝備取得新突破，人工智慧、量子科技、載人航天、深空探測等領域創造了多個全球「首次」和「第一」。 主體爭相加力。2024年全社會研發經費投入規模增加到3.6萬億元，其中企業研發投入佔比超過77%；深圳作為創新標杆城市，研發投入佔GDP的比重達到6.46%。全球百強科技創新集群數量達到26個、佔比全球第一，高新技術企業超過46萬家。 產業添新增彩。2024年高技術製造業增加值比「十三五」末增長42%，數字經濟核心產業增加值增長73.8%，佔GDP比重達到10.4%，提高2.6個百分點；累計在研創新藥達到4000餘款，約佔全球30%。 「從自主研發的高性能作業系統，到賦能千行百業的人工智慧大模型，再到大幅提高生產效率的工業機器人，5年來我們以科技創新引領新質生產力發展，建設現代化產業體系，推動經濟高質量發展，這些都離不開人才儲備的有力支撐。」李璐說，從「人力資源優勢」到「人才資源優勢」，中國在各方面的人才建設有了更堅實的基礎，科技創新迎來更多源頭活水。面向未來，中國還將全面提高人才自主培養的質量，湧現出越來越多拔尖創新人才，讓「人才紅利」持續釋放。 本報記者 邱海峰 《人民日報海外版》(2025年08月12日 第 11 版)
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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