上海各類公園達1013座 首輪「千園之城」建設目標提前完成
2025-11-11 09:08 3,329次浏览暑期過半，全國各地迎來了眾多遊客，從熱門目的地來看，北京仍居榜首，不少小城也持續受到遊客的青睞。 去哪兒數據顯示，7月，全國最火的TOP10目的地分別為北京、上海、成都、青島、杭州、西安、貴陽、廣州、重慶、深圳。同時，在美團旅行報告中，北京憑藉深厚的歷史文化底蘊及多元魅力，繼續穩居境內熱門旅遊目的地榜首。 北京之外，這個暑期三四線小城熱度同樣激增。從機票預訂來看，去哪兒數據顯示，擁有「小機場」的三線及以下城市機票預訂同比漲幅明顯。擁有黃果樹瀑布，又以蠟染體驗出圈的貴州安順，機票預訂量增長2.4倍。避暑目的地廣東梅州、雲南普洱、湖北十堰緊隨其後，機票同比預訂增幅分別達到1.5倍、1.4倍和1.3倍。 那麼，在暑期熱度最高的北京市場，什麼類型的景區受到遊客的青睞？哪些商圈的酒店預訂量最高？ 攜程最新數據顯示，今年暑期，北京旅遊市場傳統歷史文化景區與新興主題樂園共同發力，形成多元化旅遊消費格局。恭王府、北京環球度假區、慕田峪長城等頭部景區持續領跑，而盧溝橋、北京瑪雅海灘水公園、北京杜莎夫人蠟像館等景區則以超高增速成為市場新亮點。 另據去哪兒數據，今年暑期，北京熱門景區TOP10分別為北京環球度假區、故宮博物院、頤和園、圓明園、北京歡樂谷、八達嶺長城、天壇公園、國家博物館、中國人民革命軍事博物館、恭王府。從中可以看出，在北京熱度最高的景區中，名勝古蹟類景區佔比達到六成，主題公園類景區佔比兩成。 此外，隨著暑期博物館遊走熱，不少家長也摒棄了之前「走馬觀花」式的旅遊，景區、博物館等精講產品需求顯著增長。 攜程方面表示，今年暑期，北京旅遊市場呈現文化深度體驗、親子休閒、年輕化互動三大趨勢。其中，文化深度體驗受到遊客的追捧，故宮、圓明園等傳統景區通過數字展覽、夜遊等項目煥發新活力，吸引遊客進行深度體驗。 「今年暑期，遊客升級私家團的需求顯著提升，同時，遊客對於景區歷史文化的深度講解需求較高。」途牛相關負責人告訴北京商報記者，此前途牛推出了故宮精講服務，在三個半小時的講解時間內，既有對北京中軸線的介紹，還包括對東西六宮歷史的講解。 北京神舟國旅集團假日公司副總經理張靖也談到，暑假期間，境內旅遊市場以散客為主，其中家庭親子遊、研學遊客群佔據重要份額。此類客群更關注景區的文化內涵，傾向於沉浸式深度體驗而非走馬觀花，因此，深度體驗、精講類產品逐漸走熱。神舟國旅推出的故宮、中國國家博物館等半日遊產品均屬於遊客較為青睞的精講產品。 北京商報記者 吳其芸
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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