浙江磐安：水稻梯田如詩如畫
2025-11-04 09:16 4,417次浏览在武俠小說裡，有一些角色低調、隱秘，卻是最厲害的武林高手。 在經濟活動中，也有這樣一些企業：它們總體規模不大，知名度不高，但在某一細分領域卻處於絕對領先地位。它們依靠「獨門絕技」打開全球市場，成為產業鏈、價值鏈中不可替代的「隱形冠軍」。 2022年仲夏時節，習近平總書記在四川宜賓考察時，就走進了這樣一家民營企業——極米光電有限公司。其總公司極米科技股份有限公司是一家專注於智能投影等領域的專精特新企業，截至2024年已連續6年位居中國投影機市場出貨量第一。 當聽到企業負責人表示，公司目標是3到5年達到全球領先時，總書記不禁點讚：「很好，就要有這樣的志氣！」他勉勵道：「推進科技創新，要在各領域積極培育高精尖特企業，打造更多『隱形冠軍』。」 高精尖特企業屬於技術密集型、創新驅動型的行業領軍者或細分領域佼佼者。總書記以「隱形冠軍」作喻，道出的正是在強鏈補鏈過程中，向深向細布局的必要性，以及對中小企業向更專、更精、更特、更新方向「華麗轉身」的寄望。 「強化企業創新主體地位」「把科技的命脈牢牢掌握在自己手中」「為民營企業、中小企業發展創造更好條件」……對於如何打造更多「隱形冠軍」，總書記深諳企業自主創新的發力點。 早在2013年考察武漢長飛光纖光纜股份有限公司(以下簡稱「長飛光纖」)，並觀看光纖預製棒熔化拉絲過程時，總書記就意味深長表示：「我們是一個大國，在科技創新上要有自己的東西。」 也是在這次考察的3個多月後，中國大地上，一場對中國科技企業影響深遠的改革拉開帷幕。 黨的十八屆三中全會通過的《中共中央關於全面深化改革若干重大問題的決定》提出，深化科技體制改革，強化企業在技術創新中的主體地位，激發中小企業創新活力。 企業聚力創新持續加碼，政府優化營商環境打造"新高地"。12年過去，如今長飛光纖的一根光纖預製棒已可拉出10000多公裡甚至更長的光纖，能夠滿足全球80億人同時通話。自2016年起，長飛光纖已連續9年市場份額全球第一。 任何一個「冠軍」都不會憑空誕生。要想從最窄最陡的路上走出最廣闊的市場，除了創新，還要更加專業化、精細化。 「十四五」規劃綱要提出「加快補齊基礎零部件及元器件、基礎軟體、基礎材料、基礎工藝和產業技術基礎等瓶頸短板」。 黨的二十屆三中全會提出構建促進專精特新中小企業發展壯大機制。政府層面組織推動開展新一輪中央財政支持專精特新中小企業高質量發展行動；支持企業聯合高校院所承擔國家科技項目，面向產業需求共同開展攻關；優先支持「小巨人」企業參與重點產品和重點工藝的應用計劃…… 福建福光股份有限公司是一家專注於研發特種光學鏡頭等產品的企業。「天問」探火，憑藉「千裡眼」最遠可在1000萬公裡的距離識別到火星，依靠的就是這家公司製造的光學導航系統。回憶起4年前總書記來公司考察時的情景，公司董事長何文波仍歷歷在目。當時總書記叮囑他：「『十四五』時期我們國家再往前走，必須靠創新，隨大流老跟著人家是不行的。」何文波欣喜表示：「目前我們的精度和產品已經達到世界先進水平。」 今年7月，總書記還來到一家專注於閘閥製造的「小巨人」企業——陽泉閥門股份有限公司考察。閥門，被稱作現代工業的「守門人」，是工業流體控制系統的核心部件。經歷市場經濟的洗禮和體制改革的陣痛，這家百年老廠如今已成功研發出氫能應用的關鍵部件——氫能閥。總書記鼓勵大家「再接再厲、更上層樓」。 放眼我國經濟版圖，逾6000萬戶中小企業遍布千行百業。一條條產業鏈上，從設計、原料到零部件、裝備，幾乎每個領域、每個環節，都離不開大量中小企業的硬核支撐。 如今，我國已累計培育專精特新中小企業超過14萬家、專精特新「小巨人」企業1.46萬家。超六成「小巨人」企業深耕工業基礎領域，近八成分布在重點產業鏈環節。 人形機器人多點突破，人工智慧大模型數量位列全球第一……在激烈的國際競爭中，一個個中小企業聚焦主業、精耕細作、走專精特新之路，在全球舞臺上脫穎而出，成為行業「隱形冠軍」。 武林高手一鳴驚人，背後是數十年寒暑不輟的苦練；「隱形冠軍」脫穎而出，正印證著「功不唐捐，玉汝於成」的永恆真理。如總書記所說，「我國中小企業有靈氣、有活力，善於迎難而上、自強不息」「中小企業能辦大事」。 總監製丨駱紅秉 魏驅虎 監 制丨王敬東 主 編丨李璇 策 劃丨李珊珊 編 輯丨李珊珊 視 覺丨郝鳳林 校 對丨孫曉媛 李雪菲 宋春燕 李英卓 毛長志 出 品丨中央廣播電視總臺央視網
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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