普華永道：預計2029年前中國娛樂及媒體業複合年增長4.5%
2025-12-12 21:54 1,749次浏览在浙江省台州市椒江區沿海，每天都有不少穿著藍色馬甲的人來撿拾塑料瓶、廢棄漁網、漁具等，再送往附近的「小藍之家」收集點回收。這道「藍色」的風景線，對應著台州市近年來探索實施的「藍色循環」治理體系，為大海「美顏」的同時，也帶動了百姓增收。 台州溫嶺箬山「小藍之家」家長、漁民對接人張文祥說：「海洋裡的塑料瓶回收價高，能達到1.5元到2元一斤。」漁民收集、再生企業回收處理後再出售給有環保需求的下遊企業，生產出手機殼、服裝、鞋子等。一條由政府引領、企業主導、公眾參與的完整價值鏈搭建起來，海洋垃圾變成了「寶藏」。 這是一次生態共富的實踐。藉助數位化溯源體系，下遊出口企業能夠獲得國際權威機構認證，打開國際海洋塑料再利用的高端市場；上中遊運營企業、認證機構等組建起「藍色聯盟」，將海洋塑料交易額的20%作為「藍色共富基金」，開展物資補貼、綠色信貸、社會保障等服務，惠及更多主體，也讓「藍色循環」更可持續。 「近年來，人們參與環保的意識提高了。以前不少漁民比較牴觸，覺得收集漁網、塑料、油汙等是個麻煩事，現在都會主動來問能否回收，因為他們真的從中受益了。」項目主要參與方藍景科技有限公司生產副總經理方敏告訴記者。2023年，「藍色循環」項目從全球2500多個項目中脫穎而出，獲得聯合國環保最高榮譽「地球衛士獎」，成為全球海洋治汙標杆。 這也是浙江陸海統籌推進海洋治理的縮影。 陸域面積10多萬平方公裡、海域面積超26萬平方公裡，擁有6715公里海岸線、佔全國的20.3%……海洋，賦予了浙江獨特的自然優勢。 開展海岸線整治修復三年行動，推進「藍色海灣」整治行動，成為全國首個生態保護修復產業專項基金改革試點……這些年，浙江保護海洋的力度不斷加大。為了讓海洋掙脫「塑縛」，今年7月底，浙江省人大常委會批准《台州市海洋塑料廢棄物治理規定》。這個全國首部針對海洋塑料廢棄物治理的地方性法規，把「藍色循環」模式上升為制度化成果，為全國沿海城市以法治化治理海洋汙染提供了可供借鑑的經驗。 海洋汙染，問題在海裡，根子在陸地。海洋汙染物80%以上來自陸地。強化陸海統籌、綜合治理，從源頭上減少陸源垃圾入河下海，才能避免陷入一邊傾倒、一邊治理的局面。浙江省生態環境廳副廳長麻勝聰表示，浙江一體推進陸源汙染治理、入海氮磷控制、流域生態保護，著力提升入海水質。「十四五」前4年，浙江近岸海域優良水質比例平均較「十三五」提高18.6個百分點。 從寧波市象山縣黃避岙鄉斑斕海岸線廣場遠眺，海水退潮後，露出的大片灘涂上，小螃蟹、小魚在爬行、跳動。西滬港海岸線沿線的萬畝優質灘涂，生長著紫菜、海帶、滸苔等「西滬三寶」，擁有豐富的藍碳資源。 海洋是地球上最大的碳庫。象山旭文海藻開發有限公司總經理朱文榮介紹，滸苔就是「吸碳大戶」，海洋中1公斤滸苔苗可長成1000公斤滸苔，它們在生長過程中吸收海水和空氣中的氮、磷、碳，起到固氮、固碳作用，科學計算後可以得出滸苔生長過程中固碳的數量。「從銷售收入看，漁民養殖紫菜、海帶等的收入比不上養殖黃魚、鱸魚，但從生態效益看，前者明顯高於後者。」朱文榮說。 2023年2月28日，一場特別的拍賣會在黃避岙鄉舉行，拍賣標的正是藍碳。最終，總重量為2340.1噸的藍碳以每噸106元的價格成交。作為交易賣方之一，朱文榮的公司出售了2022年滸苔碳匯量246.1噸，拍賣所得資金主要用於滸苔苗種培育養殖及固碳機制研究，形成「技術—產業—環境」的良性循環。 實踐表明，保護海洋生態能「變現」，開發海洋資源能增值。「目前，市場對藍碳需求非常大，都在等著我們把藍碳產品開發出來。」象山縣發展和改革局副局長胡盛敏告訴記者，打通海洋資源向資產轉化的通道，既增加養殖收入，又能助力「雙碳」目標，實現海洋生態效益和經濟效益雙提升。 麻勝聰表示，浙江始終把海洋生態文明建設放在突出位置，持續探索創新海洋生態環境治理模式，讓海更藍、灘更美，不斷提升人們的獲得感、幸福感、安全感。 (文/本報記者 牛 瑾 李 景 原 洋 朱雙健 曾詩陽) 來源：經濟日報
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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