發現遺留物超3700件 東北抗聯密營遺址考古最新成果公布
2025-11-04 15:03 7,761次浏览溫州8月11日電(周健 尤建明 夏盈瑜)8月11日，牌照為「浙CM8051」的國際公路運輸(以下簡稱「TIR」)車輛在內蒙古滿洲裡口岸通關。這輛TIR車輛滿載680件箱包半成品，4天前從浙江溫州瑞安出發，預計再過一周將抵達俄羅斯莫斯科，屆時還將滿載俄羅斯貨物回國，實現「重去重回」雙向平衡。 TIR是在聯合國《國際公路運輸公約》基礎上建立的跨境公路物流模式，憑藉統一的國際擔保系統，可在全球78個締約國之間實現跨境運輸「一次申報、一車直達」，全程不換車、不倒裝、免查驗。瑞安是製造業強市，TIR靈活便捷的物流特點與該市以輕工製造為主的出口貿易相匹配，契合跨境電商貿易發展的現實需要。 8月11日，內蒙古滿洲裡，來自浙江瑞安的TIR車輛在滿洲裡口岸通關。 滿洲裏海關 供圖 2024年12月，瑞安率浙江省之先開通TIR貨運模式。「剛開通TIR時，還靠租用車輛運營。今年起，我們計劃推進自有TIR貨車採購，首批45輛TIR貨車已完成交付，到年底自營車預計可擴充至100輛。」承擔此次TIR運營的企業的相關負責人許建勇測算，自營車TIR運輸比租車每趟節省1000美元物流成本，全年可為發貨企業節約超100萬美元支出。 「看中的就是速度快。」箱包企業負責人夏成和介紹，多年來，企業的貨物多通過海運或者義新歐班列運輸，這次應客戶要求，首次選擇TIR。他算了筆帳：以運往莫斯科為例，海運和鐵路運輸分別需要55天和30天，而TIR耗時只有海運的五分之一和鐵路的三分之一。這樣一來，企業資金回籠快、貨物周轉快，意味著成本也大大降低。 據悉，2025年以來，溫州市口岸辦、溫州海關、瑞安市政府赴滿洲裡等重點邊境口岸實地調研，籤訂合作備忘錄，實現雙方TIR信息共享、監管互認。同時，通過海關、交通等部門系統對接、數據共享，建立運輸軌跡數字孿生系統和貨物智慧途中監管系統，第一時間識別車輛行駛過程中出現的異常情況並開展有效處置。 數據統計，截至目前，瑞安已開通至俄羅斯、白俄羅斯和烏茲別克斯坦3個國家共5條TIR線路。今年1月至7月，瑞安TIR業務共發出43車，貨值2600.29萬元，主要貨物為鞋類、機械設備、衛浴、五金、襪子、箱包等。(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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