「成都造」科技產品世運村圈粉，國外運動員爭相體驗
2025-12-01 22:53 9,683次浏览盛夏時節，在山東煙臺中集來福士海洋工程有限公司的深海碼頭上，一艘海上浮式生產儲油船正在加緊生產，8月中下旬將交付，該船日處理22.5萬桶石油和1200萬立方米天然氣，可儲存200萬桶石油； 近日，深圳市創通易購科技有限公司的車間內，全自動化生產線上，機械臂精準抓取零部件快速組裝成巴掌大小的迷你電腦主機，仔細封裝後即將發送到世界各地； 精密組裝、性能調試、整裝待發……近日，徐州工程機械集團有限公司的15臺定製化塗裝的純電動裝載機順利完成通關，即將運往歐洲； 三個場景，映射出中國外貿企業奮力奔跑的身影，也是「中國製造」豐富全球市場的寫照。在全球經濟充滿不確定性、通脹陰霾揮之不去的當下，質量可靠、性價比高的中國產品以其強大的供給能力，滿足世界各國需求，維護產業鏈供應鏈穩定，成為全球商品價格的「穩定器」。 今年以來，在嚴峻複雜的國際環境中，中國外貿展現強勁動力。上半年，我國貨物貿易進出口21.79萬億元，同比增長2.9%，其中出口規模歷史同期首次突破13萬億元，同比增長7.2%。 面對中國的出口增長，一些西方國家竟然以「過剩產能」「傾銷」等為由，對中國產品出口設置障礙，試圖將中國產品擠出國際市場。 價優、熱銷就等同於傾銷嗎？判定傾銷的標準是「低於成本銷售」，而我國企業普遍通過出口實現利潤增長，企業的財務數據給出了清晰反駁：今年上半年，全國規模以上工業企業利潤率為5.15%，其中絕大多數企業從事出口貿易，說明中國出口商品並沒有低於其正常價值。中國產品能夠打開全球市場，靠的是性價比形成的競爭優勢，而非賠本賺吆喝的非理性行為。 現代國際貿易理論早就說清楚了比較優勢理論，在國際貿易中，各國應專注於生產並出口那些自身具有「比較優勢」的商品，進口那些自身具有「比較劣勢」的商品，通過國際分工與交換就能實現互利共贏。中國出口產品的持續增長，恰恰證明了中國產品的競爭力和比較優勢，這也是市場選擇的結果。 這種比較優勢，根植於中國完整產業體系的協同效應。 廣東東莞，「中國潮玩之都」，全球1/4動漫衍生品、中國近85%的潮玩產自這裡。東莞石排鎮集聚著超過400家潮玩和玩具生產企業，以石排鎮潮玩中心為起點，方圓5公裡、15分鐘車程內，就能集齊「設計—打樣—生產—物流—銷售」所有環節的供應商。 憑藉強大的產業配套能力，中國從容應對全球市場的多樣化需求。超大規模市場、豐富創新的應用場景、發達高效的物流體系，為企業不斷優化流程、降低成本創造條件。從日常用品，到精密設備，中國有能力提供物美價優的商品，在全球市場競爭中脫穎而出，並不斷實現從「規模優勢」向「質量優勢」的躍遷。 這種比較優勢，更是適應引領產業變革的主動作為。 中國出口產品創新底色鮮明。上半年，我國與新質生產力密切相關的高端裝備增長超兩成，代表綠色低碳的「新三樣」產品增長12.7%。 在綠色化、數位化、智能化成為全球產業變革主流方向的今天，中國出口商品的升級軌跡與世界需求深度共振，不但適應需求，更是創造需求。對供電緊張地區，針對性研發了太陽能充電手機；對沙漠地貌較多的地區，推出了防沙塵、耐高溫的發動機……創新實踐不僅讓中國產品更具競爭力，更讓中國成為可持續發展的積極參與者、產業升級的勇毅引領者。 中國出口增長是中國製造業長期積累的比較優勢的自然結果，是全球產業鏈對高效供給的理性選擇。堅定不移深化改革，持續擴大高水平對外開放，中國將不斷為世界各國人民帶來更多福祉，為全球貿易繁榮穩定貢獻更大力量。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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