（活力中國調研行）以「綠」為筆 重慶打造「小而精，精而美」的近零碳園區
2025-12-03 06:44 5,397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。
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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