（活力中國調研行）從「鍋底落沙」到「綠樹富家」 阿拉善百萬畝梭梭林種出好日子
2025-10-26 11:49 3,263次浏览麗水8月9日電(傅飛揚 王傑敏 聶涵)盛夏時節，走進浙江省麗水市蓮都區仙渡鄉葛畈村的一家臨街咖啡店，涼意與桃香撲面而來，消解了蒸騰的暑氣。「嘗嘗我們剛推出的『桃桃特飲』。」鄉村咖啡師葉愛紅將一杯顏色粉嫩的飲品遞到顧客面前。這杯夏季特飲，成了市民遊客打卡仙渡鄉的「標配」。 仙渡鄉的桃產業始於1995年，彼時，村民嘗試引種「迎慶桃」後，發現該品種適宜本地栽培，果形大、甜度高，之後便大面積推廣。近年來，仙渡鄉種植的「燕紅」等品種也多次獲浙江省、麗水市果蔬展銷會金獎，精品桃種植面積近3000畝，產值超2500萬元。 「三月賞花、七月品果」是仙渡鄉延續多年的文旅名片——每年三月桃花盛開時，桃花市集應運而生，沿著景觀設置的桃花宴一桌難求；「紅韻仙渡 桃香築夢」採摘研學活動已連續舉辦三期，每次都讓小朋友們流連忘返；仙渡老街的鄉村公共文化中心裡，桃子造型水杯、桃花主題漆扇、桃木雕頭梳等10餘種文創產品成為可供遊客挑選的「桃源記憶」…… 近日，小朋友在研學活動中摘桃子。蓮都區委宣傳部供圖 一顆桃，撬動了農文旅融合的蝶變。仙渡鄉緊扣農時節點，將桃文化深度融入餐飲、住宿等業態，打造出「仙桃+研學」「仙桃+文創」「仙桃+賽事」等多種新業態，開發5條精品文旅線路。數據顯示，近3年來，仙渡鄉年均接待遊客達5萬人次，帶動村民增收超500萬元。 美好蝶變同樣發生在銷售端。過去，仙渡鄉的鮮果銷售大多依賴上門收購的批發商，渠道單一且易受市場波動影響，「桃香也怕山路遠」的情況長期存在。如今，一群懂技術的新農人紮根鄉村，用直播帶貨賦能農戶銷售。 「家人們看這絨毛、這甜度，仙渡仙桃脆甜多汁，品質有保證，今天下單，明天發貨……」鏡頭前，新農人鈄越舉著桃子說。她一邊教網友辨別桃子成熟度，一邊帶著鏡頭掃過分揀流水線——村民們有序將新鮮採摘的桃子套網、裝箱。 眼下，仙渡鄉整合本土「直播達人」，推出「一對一」「一對多」直播技能培訓，讓網絡直播間成為果農的「雲攤位」。目前，該鄉已有20名農戶成功掌握直播帶貨技能，加入線上銷售大軍。屏幕裡火熱的訂單，常常讓枝頭的鮮桃還未完全成熟就被預訂一空。 為持續擦亮這張「甜蜜名片」，仙渡鄉正乘勢而上：深化本土「村播」培育體系，壯大線上推廣力量，打造更多「仙桃代言人」；積極對接大型連鎖商超、國企採購平臺等，拓展品牌影響力；以桃產業為核心資源，大力發展生態採摘遊、研學遊，不斷豐富品牌內涵，提升品牌價值…… 從「一顆桃子」到「一片桃源」，仙渡鄉的「桃文章」越做越甜。(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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