暑期「夜遊熱」升溫 科技賦能解鎖文旅新體驗
2026-02-25 21:27 5,825次浏览麗水8月14日電(奚金燕 陳曉燕 王穎芳)盛夏時節，浙南遂昌縣高坪鄉的山路上，滿載遊客的大巴車沿著蜿蜒的公路緩緩駛來。海拔800米的山村間，農家樂店主楊根明舉著木牌站在村口，黝黑的臉上堆著笑容——這是他一天中最忙碌的時刻，來自杭州、上海的避暑客正陸續抵達。 龍麗高速(航拍圖) 。劉一洲 攝 「連續好幾年夏天都來這兒，比城裡低七八度，晚上睡覺還得蓋被子。」杭州遊客王女士拎著行李箱走進農家樂，熟稔地和楊根明打著招呼。 她口中的高坪鄉，藏在浙西南的群山中，森林覆蓋率超過85%，夏季平均氣溫僅24℃，負氧離子濃度常年保持在每立方釐米3000個以上，是長三角遊客眼中的「天然避暑氧吧」。 在茶樹坪村，楊根明經營的深山農家樂早已是「一位難求」。楊根明表示，他家共有19個標準間，可接待38位遊客，日常需要備好4桌飯菜。自2013年開起農家樂，楊根明的客源就從未發愁，每年避暑季都爆滿，收入能達到17萬元至20萬元。 「我們做的都是老客生意，新客大多也是老客介紹來的，因為這邊得天獨厚的氣候和原生態時令蔬菜讓遊客們體驗感滿滿。」楊根明說道。 遂昌縣高坪鄉箍桶坵村 。 章建輝 攝 高坪鄉農家樂的發展並非一蹴而就。據閒雅農家樂經營戶祝孔貴回憶，他的農家樂一共9間客房，從2015年剛起步時，包吃住一人一天僅收費60元，年收入僅2萬元。隨著口碑傳播和遊客增多，價格逐漸上漲，收入也逐年提高。 祝孔貴展示了自2019年以來記錄的「幸福帳本」，上面清楚登記了每年避暑季遊客的入住、離店時間，以及收費明細。 「2019年7萬多元、2020年11萬多元，2024年收入超過了12萬元。」祝孔貴翻著帳本感慨道，「現在待在家裡就能賺到十多萬元，可比外出打工強多了，這得益於近幾年不斷發展的高速路網，把五湖四海的遊客吸引過來，讓更多的人喜歡來遂昌、喜歡來高坪度假！」 遂昌縣高坪鄉高坪村大棚蔬菜採摘。章建輝 攝 據悉，以前從杭州到遂昌要四五個小時，現在高速直達三小時左右就能到，周末遊、短途遊的客人明顯增多。交通的改善不僅讓遊客「進得來」，還讓山區特色產品「出得去」。 為了更好地助力發展「避暑經濟」，浙江省交通集團龍麗收費中心所推出「高速+旅遊」服務套餐：在主要站點增設「小燕志願服務崗」，提供景區指引、路況查詢等服務，主動為遊客排憂解難，全力守護遂昌的旅遊環境。 據統計，龍麗高速距離高坪鄉最近的北界收費站僅7月份流量同比增長18.67%，整個遂昌境內高速站點夏季車流量環比增長16.52%。 從「藏在深閨人未識」到「八方遊客慕名來」，龍麗高速像一條金色紐帶，讓800米海拔的清涼山水變成了富民強村的「生態資本」。如今，行走在高坪鄉的山間，既能聽見農家樂裡的歡聲笑語，也能看到物流車穿梭的忙碌身影——這條由交通鋪就的鄉村振興路，正通向越來越多山民的幸福生活。(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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