產教科融合滋養「香餑餑」人才
2026-01-29 00:14 8,861次浏览黑河8月7日電 題：黑龍江紅星農場小麥收穫：國產智慧農機無人化作業「首秀」 作者 佟永明 8月6日，在位於黑龍江省黑河市的北大荒集團北安分公司紅星農場麥田中，搭載「智慧芯」的國產農機組成一支「鋼鐵隊伍」乘著麥浪前行，開啟了小麥生產全程無人化作業「首秀」。 技術人員手持平板電腦，專注校準北鬥導航系統，屏幕上不斷跳動的經緯度數據，與麥田中矗立的GNSS基準站緊密相連，實時傳遞著精準信息。 黑龍江紅星農場小麥生產全程無人化作業「首秀」 佟永明 攝 一臺紅白相間的雷沃收穫機穿梭在麥浪間，收割著成熟的小麥。駕駛室中空無一人，唯有方向盤在自動控制下靈活轉動，宛如一位經驗豐富的老農機手在操控。 很快，無人運糧車緩緩啟動，精準地與收割機並行。金黃的麥粒如瀑布般從收割機出糧口傾瀉而出，穩穩落入運輸車廂，整個過程流暢而高效。 放眼望去，全流程作業的無人播種機、無人施肥機、無人噴藥機在各自崗位上忙碌，配合有序、作業高效。現場技術人員介紹：「此次演示重點是小麥生產全程無人化作業技術裝備的創製與應用，首次實現了小麥無人播種(補種)協同、無人施肥(補肥)協同、無人施藥(補藥)協同，以及無人收穫—運糧協同作業。這些裝備創新，極大地提升了農機作業效率與質量。」 黑龍江紅星農場小麥收割現場，智能農機無人化作業。 佟永明 攝 2024年，「十四五」國家重點研發計劃「小麥生產全程無人化作業技術裝備創製與應用」項目在紅星農場落地，針對小麥耕、種、管、收全流程，創製出無人耕整裝備、播種機、施肥機、噴藥機、收穫機、運糧車和補給車等無人化智能作業裝備，同時構建起小麥無人農場智慧雲管控系統。 北京市農林科學院智能裝備技術研究中心副研究員王昊表示：「為提升我國農機的自主化率和智能化水平，項目單位聯合中國一拖和濰柴雷沃兩家主機廠合作開發無人機裝備，努力打破國外智能裝備的壟斷，實現我國農機的自立自強。」(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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