楊宗緯意外踩空摔下舞臺 演唱會摔倒頻發誰該擔責？
2025-10-21 19:17 6,518次浏览杭州8月8日電(奚金燕)據浙江交通集團8日消息，《閩浙邊革命老區綜合交通協同發展總體方案》(以下簡稱《方案》)正式實施，標誌著閩浙兩省四市15縣(市)抱團推進交通一體化邁入新階段，為全國省際邊緣區域高質量協同發展提供新的實踐參考。 據悉，該《方案》浙江省交通運輸廳、浙江省發展和改革委員會、福建省交通運輸廳、福建省發展和改革委員會聯合印發，浙江交通集團下屬數智交院規劃院牽頭編制。 《方案》覆蓋寧德、南平、麗水、溫州四市15縣(市)，包括福安、福鼎、霞浦等，總面積2.7萬平方公裡，惠及468萬人口。《方案》提出「一樞紐、兩樣板、三圈層、四網絡」戰略框架。 「兩橫三縱」紅色共富路規劃圖。浙江交通集團 供圖 「一樞紐」即共建一個閩浙邊綜合交通樞紐集群；「兩樣板」指共創區域交通協同發展和交通引領共同富裕的雙樣板；「三圈層」指預計到2035年實現邊際縣市間1小時交通圈，邊際縣市與周邊南平、寧德、溫州、麗水間實現2小時互聯交通圈，邊際縣市與福州、杭州等周邊特大城市實現3小時內連通； 「四網絡」為構建「立體互聯、布局合理」的基礎設施網，「便捷舒適、一體高效」的綜合運輸服務網，數字引領的協同治理網，協調聯動的交通與產業融合發展網。這將系統性破解省際壁壘，全方位提升區域交通品質與效能。 據悉，數智交院自2018年起深度參與閩浙邊交通協作。從慶元至蒼南高速線位，到《閩浙邊區域綜合交通協同發展研究》，再到此次《方案》編制，團隊歷時數年，聯合交通運輸部規劃研究院、同濟大學等機構，完成需求預測、線路規劃、工程可行性分析等全流程技術支撐，推動武蒼高速、紅色共富路(浙江S209-福建S207)等標誌性項目落地。 其中，武蒼高速形成山海聯動大通道，全面縮短了蒼南至武夷山通行時間，紅色共富路串聯沿線23個革命遺址與鄉村振興示範點，帶動沿線旅遊收入增長，實現「修一條路、興一片業、富一方民」。 目前，蒼泰高速(武蒼高速關鍵段)已於2024年開工，預計於「十五五」期間建成；溫福高鐵可行性研究報告已獲國家發展改革委批覆，設計時速350公裡，計劃9月底啟動浙江段(溫州段)建設。 《方案》實施後，閩浙邊區域協同發展有望進入快車道，加速長三角與海西經濟區要素流動。同時，該《方案》首次實現跨省革命老區交通協同的制度化、體系化，打破了「一畝三分地」思維，為贛粵邊、湘鄂渝等地區提供可參考的協同發展路徑。(完)
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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