持續暴雨預警，8月下旬了華北為何還這麼多雨？
2026-02-28 01:54 1,625次浏览鄭州8月7日電(王佳寧)第二屆中國(鄭州)數位化與先進裝備製造業博覽會(簡稱博覽會)新聞發布會7日在河南鄭州召開，中國機械工業聯合會副會長李奇在新聞發布會上通報稱，今年上半年機械工業規上企業增加值同比增長9%，企業數量達13.6萬家。 圖為第二屆中國(鄭州)數位化與先進裝備製造業博覽會新聞發布會在河南鄭州舉行。王佳寧 攝 本屆博覽會由中國機械工業聯合會、中國電子信息行業聯合會聯合主辦，河南省裝備製造業協會、河南省先進裝備產業聯盟等共同承辦，將於11月在河南鄭州舉辦。 在發布會上，中國機械工業聯合會副會長李奇介紹，2025年上半年，機械工業規模以上企業增加值同比增長9.0%，企業數量達13.6萬家，佔全國工業比重26.2%，規模與增速領跑工業。戰略性新興產業營收與利潤佔比突破82%，其中，新能源裝備、工業機器人等領域表現突出。此外，機械工業出口額達4659.4億美元，同比增長12.4%，貿易順差擴大23.3%，佔全國順差的57.1%。對「一帶一路」、東協等市場出口增速均超20%，出口韌性持續增強。 近年來，河南作為中國裝備製造業大省，以創新為引擎、集群為支點，依託《河南省重大技術裝備攻堅方案(2023—2025年)》，出臺一系列措施，計劃打造6個千億級裝備產業鏈，力爭2025年產業營收突破3000億元人民幣，培育176項重大技術裝備，使裝備製造業成為推動高質量發展的強大引擎。 李奇介紹，基於河南裝備製造業優勢。2024年11月，首屆博覽會選擇在鄭州舉辦，為行業搭建了「高端化、智能化、綠色化、融合化」的交流平臺，推動產業鏈的深度合作與技術革新。 主辦方介紹，今年第二屆博覽會仍將以「高端化、智能化、綠色化、融合化」為主題，為全球企業提供技術對接與出海機遇，助力中國裝備製造業邁向新高度。 河南省裝備製造業協會常務副會長、河南省先進裝備產業聯盟秘書長張樺介紹，本屆博覽會規劃展覽面積33000平方米，設置綜合、數位化與未來產業、先進裝備、數控工具機與金屬加工、工業自動化與機器人等八大功能區和六大專題展，同時開展高峰論壇、專題推介、精準對接、項目洽談等活動。 「數位化與先進裝備製造業的深度融合，已成為推動產業升級、提升國家競爭力的關鍵路徑。」中國電子信息行業聯合會副會長、執行秘書長王建偉在發布會上表示，此次博覽會將展示涵蓋數位化技術、智能製造裝備、工業網際網路、人工智慧等領域的最新產品和解決方案，通過展覽展示、技術交流、項目對接等多種形式，為參展者搭建一個更為高效、務實的合作平臺。(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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