發現遺留物超3700件 東北抗聯密營遺址考古最新成果公布
2025-11-01 16:36 6,378次浏览羊城晚報記者 孫晶 中國人民銀行、工信部等七部門近日聯手發布的《關於金融支持新型工業化的指導意見》(下稱《意見》)，猶如一場精準部署的金融「春雨」，正潤澤中國製造業升級的戰略縱深。作為全國經濟「頭馬」與工業壓艙石，廣東如何在國家金融力量的全新賦能下，搶佔新型工業化制高點，其探索路徑對全國具有關鍵標杆意義。 廣東新型工業化獲「燃料」 《意見》明確設定金融支持新型工業化目標——到2027年，一個支撐製造業高端化、智能化、綠色化(「三化」)的成熟金融體系將基本成型。這對廣東而言，絕非錦上添花，而是雪中送炭的關鍵助力。審視廣東工業投資的基本面：2024年總額突破1.5萬億元，佔固投比重的37.2%，創18年新高；2025年上半年比重進一步提升至38.1%，其「以投促轉」的態勢相當清晰。 此次國家級金融新政的核心價值在於「精準」兩字。耐心資本的導向就是明確要求引導長期資本、耐心資本支持「三化」，破解製造業尤其是技改升級、基礎研發領域普遍的「融資期限錯配」困境。 耐心資本瞄準結構性優化，強調對科技金融、綠色金融、普惠金融(特別是中小微製造企業)的協同發力，而非大水漫灌。廣東在科技(2024年研發投入5100億元撬動社會資本倍增)、綠色(低碳轉型需求巨大)、產業鏈(存在大量關鍵配套中小企)的優勢領域，亟需此類結構性支持。 耐心資本關注風險分擔機制創新，政策鼓勵風險補償、擔保增信等工具運用，意在降低金融機構對新興領域、前沿技術的信貸風險顧慮。 廣東憑藉其堅實的投資底盤與《意見》指向的精準金融工具包，正迎來將龐大工業投資「勢能」轉化為高質量發展「動能」的歷史性窗口。 廣東躍升更在「支點強」 坐擁全國第一工業大省的「底座」，廣東角逐新工業革命的核心優勢更在於其「動態競爭力」的三重支點。 「硬核」產業迭代加速。廣東不止於傳統「世界工廠」，新能源汽車、集成電路、人工智慧等戰略性新興產業集群已初具規模競爭力。今年上半年，省製造業指揮部跟進的457個重點項目完成投資1100億元，進度超前11.7個百分點，這批「種子選手」正是金融活水最該澆灌的對象。 創新投入的「槓桿效應」發揮作用。超5100億元的年度研發投入，疊加數百億元政策資金的 「催化劑」作用，廣東的創新生態正從「投入量變」邁向「產業質變」。科技金融工具的深化(如智慧財產權質押、投貸聯動)，有望讓實驗室成果加速穿越「死亡之谷」。 區域協同的「梯次動能」顯現。珠三角作為創新策源與高端製造引擎，牽引產業鏈升級；粵東粵西粵北則依託產業轉移與特色集群承接，提供擴容腹地與轉型縱深。這種省內循環的梯次互補結構，使廣東能更彈性地優化資源配置，規避轉型陣痛中的「青黃不接」。 未來如何催化廣東質變？ 在《意見》框架下，廣東新型工業化的升級路徑將聚焦「化學反應」而非簡單疊加。 金融供給的「精準直達」將有望破解「期限錯配」：鼓勵銀行發展5-10年期中長期技改貸、設備更新貸；推動保險、養老金等「長錢」以股權、債轉股、專項金融債等方式入場。 同時，金融供給適配「風險分層」， 針對不同成熟度的技術與企業(如初創科技企業VS成熟智造工廠)，組合運用風險補償、政府引導基金、供應鏈金融等工具，構建 「全生命周期」融資支持鏈。 金融供給還將賦能「三化轉型」，擴大綠色信貸/債券規模，明確支持數位化改造項目的融資標準(如收益權質押)，探索數據資產價值評估與融資應用。 有專家認為，珠三角應利用金融優勢撬動核心技術攻關與產業前沿布局，打造具有全球競爭力的先進位造業集群。再造一個「新廣東製造」，需以制度耐心匹配長期資本。 七部門《意見》的核心，是引導金融體系克服短期利益衝動，以「制度性耐心」擁抱製造業的「長期價值」。廣東坐擁產業迭代、創新活力、空間縱深三重優勢，是國家賦予這一戰略任務的關鍵承載地。 能否將這份「金融政策大禮包」轉化為廣東製造業「三化」轉型的澎湃動能，既考驗地方政府對產業規律的精準把握與項目甄別能力，更考驗金融機構突破傳統風控模式、擁抱產業變革的決心。當耐心資本真正澆灌於技術攻堅與智造升級的土壤，廣東方能在新型工業化這條賽道上，跑出引領全國的「加速度」，為中國躍升製造強國提供一份厚重的「廣東方案」。
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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