廈金「小三通」客運航線今年旅客量突破100萬人次
2026-03-02 07:30 1,821次浏览「來之前，我以為三亞只有陽光和沙灘。」在海邊玩了幾天後，俄羅斯遊客安德烈和家人來到海南三亞市區購物。走進商場，「離島免稅」宣傳海報讓安德烈有些好奇。「離島免稅主要面向離島但不離境的國內旅客。」同行的導遊解釋，「您作為即將離境的國際旅客，享受的是另一項優惠政策——離境退稅。」 「還有優惠政策？」安德烈更感興趣了。購物中，他為妻子挑選了一串珍珠項鍊，又為自己購買了一部心儀已久的手機。 「您的消費滿200元，可申請離境退稅。」結帳時，店員主動提醒，離境退稅起退點已從500元下調至200元。開具退稅申請單後，安德烈被引導至商場內的「即買即退」集中退付點。 「先生，現在就能給您退稅。」工作人員接過安德烈的護照和退稅單，為他的信用卡辦理完預授權擔保，「2萬元以下能用現金退稅，也可以選擇通過支付寶或微信即時到帳。」 「現在？」安德烈很驚訝。剛選擇完退稅方式，他的手機屏幕上便跳出了退稅款到帳的通知。 「退稅過程比喝杯咖啡還快。」拿著剛剛「賺」回的退稅款，安德烈轉身又買了幾盒海南特產椰子糖，「太棒了，就像商場給了我一筆『折上折』！」 安德烈的購物經歷折射出海南入境旅遊的新趨勢。在海南，85個國家可免籤入境，更多外國遊客正從當地傳統的度假區走進充滿煙火氣的街巷，探索更多元的消費場景。 「便捷的退稅服務對遊客的吸引力非常大。」三亞市旅遊發展局黨委書記吳小琳介紹，「三亞的入境遊客中，自由行散客比例已佔到約50%。他們更年輕、停留時間更長，渴望有個性、有深度地感受文化和體驗生活。『即買即退』、行動支付便利化等舉措正打通消費堵點，將『流量』更好變為『留量』，並以『留量』促『增量』。」 幾天後，在三亞鳳凰國際機場，安德烈來到海關驗核點辦理最後的確認手續。海關關員在系統內錄入證件號，旅客信息和所購商品顯示在屏幕上，驗核、蓋章，全程不到兩分鐘。 「我們通過推廣多語言指南、應用智慧監管系統等措施，持續優化通關流程，讓境外旅客獲得更順暢的體驗。」海口海關相關負責人說。 「從購物時的『起退點降低』，到商場裡的『即買即退』，再到機場的『智慧驗核』，每一個環節都貼心、高效。」安德烈充分感受了這次旅途的便捷。 外國遊客愉快體驗的背後，是海南持續優化國際通達性與入境便利化政策的努力。今年上半年，三亞鳳凰國際機場口岸通過免籤政策入境的旅客超20.8萬人次，佔入境總人數的88.54%。放眼全省，上半年，海南入境過夜遊客達65.29萬人次，同比增長31.7%。 安德烈還有個小期待。他逛過一家精美的黎錦手工作坊，店主遺憾地告訴他，因為申請流程等原因，他們的手工作坊還不是離境退稅商店。「如果這樣充滿海南文化特色的小店也能方便地退稅，那就更好了。」安德烈說。 「我們要繼續努力。」三亞市商務局相關負責人回應，針對部分商家「不敢申、不會申」的顧慮，政府正通過優化備案流程、加強培訓指導等方式，將退稅商店的網絡織得更密、覆蓋得更廣。 機場航站樓窗外是三亞的璀璨燈火。安德烈對妻子說：「一個地方的魅力，往往就體現在這些細節裡。下次，我們還要再來海南多待幾天。」(本報記者 孫海天) 《 人民日報 》( 2025年08月11日 02 版)
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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