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2025-11-09 22:41 8,395次浏览我國豬肉產量和消費量佔肉類的六成左右，農業農村部最新調度顯示，當前，我國生豬產能階段性偏高，為防範生產大起大落、價格大漲大跌風險，將實施生豬產能綜合調控，引導調減約100萬頭能繁母豬。 國家統計局數據顯示，6月末全國存欄生豬4.24億頭，增長2.2%。其中能繁母豬存欄4043萬頭，為正常保有量的103.7%，接近產能調控合理區域上限。 同時，5月齡以上的中大豬存欄量和上半年全國新生仔豬量均處於歷史高位，這意味著，下半年和明年春節後生豬出欄將明顯增多。 農業農村部生豬產業監測預警專家 朱增勇：如果不及時調控可能會導致豬價消費旺季不旺，明年上半年尤其是春節後生豬養殖可能會出現虧損。 當前，我國生豬產業正處於第6輪「豬周期」，隨著生產效率持續提升和豬肉消費增長趨緩，生產大起大落、價格大漲大跌風險依然存在。8月第1周豬價已降至每公斤14.53元、同比下降28.1%。 為此，農業農村部會商研判，將實施有效的生豬產能綜合調控。按目前的生產和消費趨勢，全國需要再調減約100萬頭產能，能繁母豬總量保持在3950萬頭左右。 農業農村部生豬產業監測預警專家 朱增勇：引導生豬龍頭企業發揮產能調控帶頭作用，合理淘汰能繁母豬，減少低質低效產能，適當調減能繁母豬存欄。減少二次育肥，控制肥豬出欄體重，嚴控新增產能，避免盲目擴張「拼規模」，降低後期生豬供過於求的風險，保障生豬價格和養殖收益的穩定。 大型企業去產能 避免後期豬價大幅波動 在我國，生豬產業養殖場戶有1700多萬，其中，大型龍頭企業出欄生豬佔全國總出欄量的30%多，對調控產能起到風向標作用。當前，不少大型企業已開始去產能。 晚上8時，山東菏澤單縣一家生豬養殖企業銷售區燈火通明，140頭商品豬正在依次過磅、裝車，一小時後發往臨沂一家屠宰場。與兩個多月前不同，現在出欄的商品豬都進行了「減重」。 山東菏澤單縣牧原16場場長 耿風蓮：均重從5月份的128公斤，降低到7月底的123公斤，現在銷售的這一車豬的體重已經降低到了119公斤，較7月體重又下降了4公斤，這也是我們調節產能的一個重要舉措。 除「降體重」之外，二次育肥豬對市場擾動同樣不容忽視。部分養殖戶通過二次育肥，人為延長養殖周期，製造供應短缺預期，導致豬價波動幅度加大。從今年6月起，單縣這家生豬養殖企業全面停止向二次育肥客戶銷售育肥豬，並構建起全鏈條管控體系，從源頭進行把控。 山東菏澤單縣牧原16場場長 耿風蓮：從客戶的篩選，流向管控，還有車輛的軌跡稽查上進行管理，確保所有育肥豬都能流向屠宰場。 調減能繁母豬總量是此次生豬產能綜合調控的關鍵一環。此次國家實施生豬產能綜合調控，全國能繁母豬總量有望調減到3950萬頭左右。記者在採訪中看到，目前，牧原等大型養殖企業正在有序淘汰低產低效能繁母豬。 牧原養豬生產負責人 李彥朋：牧原從最高的母豬存欄362.1萬頭，已經減少了19萬頭。今年計劃再減少13萬頭，預計年底將降到330萬頭，總共減少32萬頭母豬，相當於減少900萬頭的供給量。這些調控措施將有效平衡市場供需關係，促進生豬價格平穩運行，降低行業周期性波動風險。 綜合調控 擺脫生豬「大起大落」周期困境 生豬產業是關係國計民生的重要產業，一頭連著百姓的「菜籃子」，一頭連著1700多萬個大小養殖場戶的切身利益，保持合理產能，對保障豬肉供給和價格穩定至關重要。 目前生豬產業正處於第6輪「豬周期」，國家實施生豬產能綜合調控，正在通過政策的堅定護航與產業的積極協同，促進生豬市場逐步擺脫「大起大落」的周期困境，邁向「穩定健康、高質量發展」的新階段。 (總臺央視記者 王凱博 李嘯虎 宋建春 菏澤臺)
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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