來上海辰山植物園看330餘種睡蓮競相盛放
2026-01-25 16:08 3,741次浏览8月的高原，青稞金黃。在西藏自治區山南市錯那市覺拉鄉，200畝試驗田被分割成300多塊梯田。一片生長在鹽鹼地裡的特殊飼草剛萌出嫩芽，正茁壯成長——這是經過航天育種技術培育的蛋白草。 這批高原航天牧草一共有7個品種，是利用航天誘變技術培育的新品種，與普通飼草相比，其在鹽鹼地裡抗鹽耐旱的表現尤為突出，更耐得住零下四十度的嚴寒。 種植在西藏錯那市覺拉鄉的高原航天牧草。人民網記者 次仁羅布攝 「7月17日移栽到大田的蛋白草是目前最後一個實驗品種，生長迅速，每天可長高4-5公分。」陝西省航天育種工程技術研究中心地面選育基地負責人袁中權在田間介紹，該品種表現出極強的抗寒性，去年冬季經受嚴寒考驗後，今年3月底在錯那市試驗田未經澆水施肥就自然發芽。截至觀察時，植株最高已達2.5米，預計畝產量可達15-25噸，是目前錯那市表現最優異的飼草品種。 正在接受採訪的陝西省航天育種工程技術研究中心地面選育基地負責人袁中權。人民網記者 次仁羅布攝 袁中權算了一筆帳，畝產15噸飼草，按70%的脫水量做成青貯飼料，可以產10噸。按照目前的市價，假設一噸飼草在這能賣1200元，除去各種成本，一畝地一年能產8000元的經濟效益。 航天育種高原牧草選育實驗基地裡的植株。人民網記者 次仁羅布攝 除了這些飼草，去年9月26日錯那本土的5個油菜品種和6個青稞品種搭載著十九號返回式衛星進入太空，享受了一次特殊的「旅途」，在宇宙射線和微重力環境下完成了基因重組。 當地村民在高原航天育種基地務工。人民網記者 次仁羅布攝 「這些篩選出的品種不僅需滿足性狀穩定的基本要求，更要在抗鹽鹼地、產量、株型等指標上展現獨特潛力。選苗育種也要經過層層嚴苛的『體檢』，優中選優。」袁中權說。 當種子完成太空之旅後，真正的挑戰才剛剛開始。返回的每一粒種子都是寶貝，經過「太空旅行」的品種要通過3年的地面選育，評估植物品種的產量和品質。 搭載十九號返回式衛星進入太空的青稞品種。人民網記者 次仁羅布攝 「當地人說我們錯過了最佳種植期」，袁中權回憶6月初改良土壤時的質疑，不禁還是捏了一把冷汗。 好在這些種子憑藉出色的基因，在播種42天後就長到60釐米，分櫱數達到10個，是普通品種的近兩倍。據了解，青稞的這個生長期一般都是100～130天，而這個品種大約在115天。 未來，袁中權團隊將繼續監控和評估航天育種植株的生長情況，推廣航天牧草和蔬菜種植技術，建立有機肥廠以改善土壤質量，讓更多「太空種子」在雪域高原生根發芽。 記者：郝潔 次仁羅布 來源：人民網
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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