印度北方邦發生交通事故 已致8人死亡約40人受傷
2025-11-05 09:36 7,792次浏览8月11日電 據國家郵政局網站消息，國家郵政局11日發布關於2025年上半年郵政行業經濟運行情況的通報，通報指出，今年以來，全行業堅持穩中求進工作總基調，服務全方位擴大國內需求，有效應對外部衝擊，全面做好行業穩就業、穩企業、穩市場、穩預期各項工作，奮力加快建設交通強國郵政篇。上半年行業運行穩中向好，為服務經濟社會發展提供了堅實的保障支撐。 交通強國郵政篇建設具體工作紮實推進。完成第二批交通強國郵政專項試點批覆。開展行業「十五五」規劃編制與銜接工作。印發貫徹落實全國統一大市場建設重點措施，持續推進新疆等邊遠地區電商快件實現包郵。實施降本提質增效專項行動。部署落實2025年行業大規模設備更新有關工作。農村寄遞物流體系建設加快推進。深入推進農村客貨郵融合發展。深化與交旅融合發展，建設5A景區主題郵局193家。國際標準化組織快遞服務標準委員會申請成功，實現我國快遞業國際標準化工作的突破，填補了ISO快遞領域標準化技術機構空白。 行業規模保持高位運行。上半年，郵政行業業務收入和行業寄遞業務量分別完成8730.9億元和1045.1億件，同比分別增長8.3%和16.9%。其中，二季度同比分別增長8.9%和15.0%。快遞業務收入和快遞業務量分別完成7187.8億元和956.4億件，同比分別增長10.1%和19.3%。其中，二季度同比分別增長9.3%和17.3%。 國內快遞業務增長較快。上半年，同城快遞業務收入和業務量分別增長3.5%和6.2%。其中，二季度增速較一季度分別提升7.4個和6.0個百分點。異地快遞業務收入和業務量同比分別增長7.6%和20.6%，異地快遞業務量佔快遞總體的比重近90%，對快遞業務量增長貢獻率近95%。 國際快遞業務韌性較強。上半年，國際/港澳臺快遞業務收入和業務量分別完成683.5億元和20.2億件，同比分別增長2.4%和22.5%。二季度，國際業務頂住壓力，保持較快增長，國際/港澳臺快遞業務量同比增長19.2%，5月份增速降至11.1%低點後，6月份快速回升至22.6%。 中西部地區快遞業務表現亮眼。上半年，中西部地區快遞業務收入和業務量同比分別增長13.6%和25.5%，佔全國的比重分別為26.0%和28.4%，較上年同期分別提升0.8個和1.4個百分點。其中，山西、內蒙古、黑龍江、安徽、河南、雲南、陝西、青海和寧夏快遞業務收入和業務量增速均在15%以上。集運業務助力偏遠地區快遞投遞量快速增長，西藏、新疆快遞投遞量同比分別增長34.1%、33.0%。 行業發展新動能加快培育。加快科技創新和產業創新融合發展，印發關於加快行業科技發展的意見，推進行業科研平臺建設。一批具有綜合服務功能的區域樞紐、產業園建設投產。末端配送無人車加速投放。人工智慧技術應用持續深化，全鏈路智能化升級變革加快推進。「快遞+空、軌、鐵、公」「冷鏈+空、鐵、無人機」等應用場景持續拓展，綜合運輸效能提升明顯。 服務質量穩步提升。上半年，重點地區72小時妥投率為84.79%，較上年同期提升3.85個百分點。快遞服務公眾滿意度為85.0分，較上年同期提升1.3分。各級郵政管理部門和主要企業多措並舉及時響應和處理客戶訴求，提高客戶滿意度。 行業監管效能持續提升。宣貫落實新修訂的《快遞暫行條例》，研究起草《郵政普遍服務》國家標準。依法嚴厲查處違規收寄詐騙引流宣傳品的寄遞企業。督促企業規範落實農村地區服務地域範圍信息公示(公布)管理要求。開展農村地區領取郵件快件違規收費問題專項治理和農村郵政投遞服務質量階段性檢查。綜合整治「內卷式」競爭。 上半年，郵政行業總體運行穩中有進、向好向新，展現出強大韌性和活力。下一階段，全系統全行業將堅持穩中求進工作總基調，完整準確全面貫徹新發展理念，全力做好行業各項重點工作，有效支撐國內大循環，更好助力經濟持續平穩健康發展。
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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