去年廣州新設外資企業8445家 同比增長27.4%
2026-01-17 17:53 5,947次浏览本報訊(記者黃洪濤 楊召奎)「以前，爺爺用扁擔、蒸籠挑著水蜜桃去賣，最遠賣到無錫河埒口、無錫火車站；爸爸開著麵包車把桃子賣到了蘇州、上海水果批發市場的檔口；如今，我通過手機把桃子賣到了北京、天津、廣州、深圳、鄭州、石家莊、西安等城市。」8月2日，江蘇無錫陽山水蜜桃品牌「覓桃姑娘」的創始人鈕燕對《工人日報》記者說。 眼下，陽山水蜜桃迎來了集中上市期，冷鏈運輸需求井噴，當地正在上演一場多方加持的「盛夏蜜桃運」。 鈕燕是地地道道的陽山人——爺爺、父母輩都種桃，到她已是「桃三代」。鈕燕感受到，近幾年來水蜜桃品類爆發。 鈕燕告訴記者，大學畢業後，她先是在一家4S店做到管理崗；2016年兒子出生，她索性辭職，一邊帶娃一邊做微商賣桃；2019年女兒桃桃出生那年，她開始做團購生意，全國各地跑客戶，從大型商超到社區團購平臺等，都成了她的穩定客源。憑藉源頭直採直銷模式，「覓桃姑娘」迅速成長為陽山水蜜桃的頭部品牌。 「2021年，被客戶催著註冊公司，因為他們都要開票。」也是從那年起，她的業務開始井噴，全國各地客戶的訂單紛至沓來，催生了大量的長途整車運輸需求。 「我對快遞熟悉，但是整車發貨是另一碼事。一開始經常因為找車難急得團團轉，後來是客戶告訴我，可以在手機上用貨運平臺叫車。」鈕燕說，如今的貨運平臺叫車快、車型全、體驗好，可以很快將桃子賣到全國。 鈕燕介紹，水蜜桃成熟期，正是天氣最熱的時候，為保證桃子的品質和口感，她會從貨運平臺叫冷藏車來運輸。其他季節或市內短途運輸時，則會在平臺上叫高欄、依維柯等車型來運輸，滿足了各類運輸需求。 鈕燕回憶，第一次用平臺叫車時心裡直打鼓：「都是陌生司機，行嗎？能把桃子安全新鮮送到嗎？」於是，她要求司機每隔幾小時拍一張車廂溫度照片，自己也會時不時打開APP盯軌跡。一段時間後她發現，平臺司機都很專業負責，溫控、時效各項需求均能滿足。「車子一到，迅速裝桃；卸完貨，直接在平臺一鍵付運費給司機，運輸就結束了，很順利。」鈕燕說，他們一家三代見證了物流配送行業對農業發展的巨大推動作用。 在鈕燕看來，是政府部門、電商平臺和貨運平臺三方合力，共同帶動了陽山水蜜桃品牌發展。政府部門對陽山水蜜桃品牌的規劃宣傳，讓大家都知道陽山水蜜桃好吃，這樣桃子就值錢了，農民的收入更高了。電商平臺和貨運平臺的加入，讓陽山水蜜桃得以賣得更遠，市場越做越大。
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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