津寧攜手打造陸海聯動新通道「在渤效率」服務品牌正式發布
2026-03-14 19:34 1,645次浏览上海8月9日電(範宇斌)8日，2025長三角徽商建築產業發展大會在上海舉行。本次會議由徽商總會、上海市安徽商會指導，旨在匯聚徽商力量，共探建築產業升級與國際化發展的新路徑，推動長三角建築業高質量發展。 「以建築為代表的基建更新行業，一頭連著國家發展的宏大敘事，一頭繫著千家萬戶的煙火日常，是強國建設與民生福祉的交匯點。」上海市安徽商會會長洪清華表示，商會是政企協同的「潤滑劑」、資源整合的「加速器」。此次大會通過行業研討、資源對接、金融賦能等機制，擴大上下遊企業協作，以徽商的高質量發展推動行業高質量發展，更好地建設美好家園、服務國家戰略。 徽商總會副會長常前倉表示，當前建築行業已邁入高質量發展新階段，機遇與挑戰並存。徽商建築企業要以創新為引擎，堅定轉型升級之路，主動擁抱數字經濟浪潮，加大在智能製造、綠色建造等領域的投入，向價值鏈高端攀升；要強化產業鏈協同思維，深化上下遊融合，塑造共生共贏生態；要以文化為根基，將徽派美學與現代建築相融合，講好徽派建築故事。 江蘇省安徽商會輪值會長王志鵬表示，建築行業正經歷前所未有的變革，「城市更新」與「市場洗牌」是兩大關鍵戰役，希望徽商群體發揮團結互助的優良傳統，共建共享生態，實現共同發展。 在主題分享環節，發言嘉賓分享了品牌建設的核心要義與實踐經驗、以人為本的城市更新理念與實踐、建築行業走向國際化的前瞻性分析、新形勢下品牌升級的路徑。在「城市更新」「出海」兩場圓桌分享中，發言嘉賓結合各自企業實踐，圍繞技術創新、模式探索、文化傳承與可持續發展等維度展開探討。 籤約儀式現場。 上海市安徽商會供圖 會上，上海市安徽商會城市基建更新專業委員會副主任朱學輝、上海市安徽商會餐飲住宿專業委員會執行主任劉禮超代表各自專委會籤署了戰略合作協議。此次跨界合作將整合雙方資源，探索「基建更新」與「餐飲住宿」融合發展的新場景、新機遇。(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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