湄公河「機電衛士」沈慶勇：用技術搭建四國執法友誼
2025-12-09 02:19 9,349次浏览上半年，中國外貿增速第一省是青海。 今年上半年，青海省完成進出口總值35.9億元，同比增57.7%，增速連續六個月位居全國第一；其中出口增長112.1%，進出口、出口增速雙雙領跑全國。 這份成績單背後，是青海立足高原特色、拓展開放通道、激發市場活力的獨特發展路徑。 特色是青海外貿發展的底氣。地處青藏高原，獨特的自然地理條件賦予了青海豐富的產業資源。這裡既有冷涼氣候孕育的綠色農產品，也有廣袤戈壁下蘊藏的清潔能源與鹽湖資源。青海沒有浪費這份饋贈，錨定自身優勢，讓高原特色成為外貿突圍的一大引擎。 青海油田100萬千瓦光伏電站。(無人機照片)圖/記者 馬銘言 攝 在農業領域，「青字號」農產品加速走向全球。 上半年，青海特色農產品出口至45個國家和地區，出口額增長56%達3.4億元，增速位居全國首位。 其中，冷涼蔬菜出口增長2倍左右，凍鱒魚等冷水魚相關產品首次出口日本，出口量、值領跑全國，「雙冷」產業成為青海外貿出海新引擎。 在工業領域，青海在綠色產業浪潮中搶佔一席之地。 上半年，新能源產品出口18億元，同比激增5.6倍，成為核心增長極。其中，鋰離子蓄電池出口14.4億元，同比增長32倍；鹽湖化工產品出口5.1億元，增長2.5倍，成為青海外貿新名片。 區域協同則為這份特色答卷添上濃墨重彩的一筆。 青海8個市州全面開展進出口業務，形成了梯次推進的開放格局。西寧市以光伏晶矽、鋰電池等產業扛起全省79.6%的進出口份額，發揮核心引擎作用；海東市實現馬鈴薯、油菜籽自營出口零突破，推動高原糧倉走向國際；海西州聚焦鹽湖精細化工，進出口同比增長1.5倍；海南州圍繞冷水魚和甘草精深加工產業擴容提質，進出口增長1.4倍。 各市州立足特色、協同發力，讓青海外貿基本盤愈發堅實。 如果說特色是青海外貿的內功，那麼開放便是打通「任督二脈」的關鍵。作為內陸高原省份，青海唯有主動聯通海外，才能讓特色資源真正走出去。 這些年，青海圍繞建設「綠色絲綢之路」，高水平協同共建西部陸海新通道，實施格爾木陸港型國家物流樞紐強基擴能工程，提升經格爾木、吉隆口岸至尼泊爾貿易通道能級，實現國際班列量質齊升。 上半年，青海與91個國家(地區)開展貿易，其中對67個共建「一帶一路」國家進出口29.6億元，增長78.7%，佔青海省外貿總值的82.5%。 政策護航則讓開放之路走得更穩。 青海省商務廳修訂完善外貿支持政策，著力破解企業跨境對接與融資難題；印發重點國際展會清單，靈活支持企業開拓國際市場；提升外綜服平臺水平，引導中小微企業開展進出口業務。 一項項舉措有效激活了經營主體活力。上半年，166家民營企業扛起青海87%的外貿總值，進出口增長89.3%，增速居全國第一。 當凍鱒魚登上日本餐桌，鋰電池點亮國際市場，藜麥種子在歐洲生根發芽……青海用實踐證明，內陸省份也能憑特色聯通全球，靠開放擁抱世界，書寫外貿高原奇蹟。 (「三裡河」工作室)
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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