「行神州『播』天下」優質主播中國行新疆站活動啟幕
2025-11-25 13:02 6,184次浏览近日，盒馬公布了最新開店計劃：盒馬鮮生計劃財年內開出近100家門店，屆時盒馬門店總數預計會超過500家。記者從今日的溝通會上獲悉，從2024年起，盒馬開始加速擴張，上一財年新開近70家門店，新增27個覆蓋城市，所到之處即成為當地市民的打卡地，經常出現開業兩周後仍然大排長龍的景象。來自消費市場的熱情也直接體現在盒馬業績上，阿里巴巴集團2025財年年報顯示，盒馬2024年4月-2025年3月的2025財年GMV（商品交易總額）超750億元，首次實現全年經調整EBITA盈利。根據中國連鎖經營協會（CCFA）發布的2024年連鎖百強榜單，盒馬憑藉銷售額和門店數實現雙位數增長躋身前三。今年正值創立十周年，盒馬仍將開足馬力加速開店。盒馬CEO嚴筱磊表示，開更多的門店一方面能服務更多的消費者，另一方面則將堅持通過科技和創新為用戶帶來更多好商品，更便捷的服務和更好的購物體驗。這也是嚴筱磊的首次公開亮相，她回應了最近熱議的盒馬X會員關店問題。「過去一年，盒馬經歷了起起伏伏，市場上議論的聲音很多，我們一直悶頭做事。」她透露，去年以來，盒馬基於聚焦主業的策略做一些關店的處理，但累計關店數量不超過整體門店數的2%，同時聚焦核心也帶來了高速增長。」2016年1月盒馬鮮生首店在上海浦東金橋國際商業廣場開出時，因門店中鮮活的帝王蟹、波士頓龍蝦給顧客打開購物新體驗，也留下深刻的印記，成為標誌性商品。此後，日日鮮、帝皇鮮、盒馬工坊等系列自有品牌商品陸續出現在盒馬門店的貨架上，並逐漸延伸到家居日用等全品類商品，為消費者帶來一站式購齊的「盒區房」品質生活。過去10年，盒馬在夯實供應鏈能力的同時，也在不斷推出各種創新商品。盒馬的貨架上不僅有來自全球的新鮮尖貨，也有了各種火遍社交平臺的時尚網紅美食，它們是吸引用戶不斷探索盒馬的原因。創新驅動的商品力、紮實的供應鏈基礎、明確的核心業態，成為支撐盒馬快速發展的基礎。今年上半年，盒馬先後進入天津、石家莊、唐山、泰州、遂寧等城市，通過「首店效應」為當地注入城市消費新活力，並為當地城市帶去了更多就業崗位，也讓顧客有了更好的購物選擇。盒馬正在通過各種方式升級服務。今年，「盒馬雲超」升級為「雲享會」，為消費者提供了線上升級版的購物新通道，讓不住在盒區房、非盒馬x會員的用戶也可以下單購買近4000款商品，且服務已基本實現全國覆蓋。近日，盒馬會員體系還與淘寶會員體系首次打通，所有淘寶88VIP會員均可免費領取一張有效期為90天的盒馬X會員權益，可享受盒馬會員日線上線下88折、每日免運費1次、免費領菜等權益，短短幾天會員數實現翻倍，更多淘寶用戶享受到了盒馬會員專屬的服務。
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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