7月22日,兩列滿載元明粉、鈦精礦的「北向班列」分別從四川成都、攀枝花鳴笛啟程,駛向山東青島、淄博;同一時間,一列滿載電子設備、汽車零配件等貨物的「北向班列」回程列車從青島駛向成都。 新開「北向班列」貫通川魯—京津冀,每周開行2至3列。以四川至山東為例,目前物流運輸95%以上依靠公路,運價波動較大,物流成本較高。「北向班列」開通後,將進一步強化「公轉鐵」,優化運輸結構,降低製造企業運行成本。 7月23日,一列裝載著板材的貨櫃貨運列車,從南寧國際鐵路港發往欽州港東站,計劃轉運至欽州港裝船再運往越南海防港。這是繼廣西貴港「黑貨」物流總包專列之後發出的首趟「白貨」物流總包列車,填補了區內「白貨」跨境運輸物流總包的空白,為廣西拓展東協市場跨境物流體系,又增添一條高效通道。 在物流新通道建設持續推進的背景下,我國物流行業運行態勢也迎來新動態。近日,中國物流與採購聯合會發布了2025年7月份中國物流業景氣指數,數值為50.5%,較6月回落0.3個百分點。 對此,中國物流與採購聯合會副會長何輝認為,7月指數儘管受到一些因素影響有所回落,但繼續保持擴張態勢,前7個月數據綜合顯示,物流需求增勢平穩。後期來看,業務活動預期指數連續保持在55%以上高景氣區間,回升動力和市場預期總體較好。 分項指數中業務總量指數、新訂單指數、庫存周轉次數指數、資金周轉率指數、物流服務價格指數、固定資產投資完成額指數、從業人員指數和業務活動預期指數處於50%以上擴張區間。 中國物流信息中心副總經濟師胡焓表示,從今年前7個月數據看,物流需求增勢平穩,「以舊換新」國補政策連續發力,區域補貼和產品品類不斷擴充,同時企業創新大、小家電「線上線下聯動」「拆舊裝新一體」等優質服務,帶動民生消費領域消費場景進一步擴大,物流需求進一步增長,大宗商品和原材料物流需求放緩但具備回穩基礎。 2025年上半年,我國物流行業呈現「穩中有進、質效雙升」的發展態勢。社會物流總額保持穩定增長,內需潛力加速釋放,需求結構持續優化。物流供給端同步升級,細分領域協同提質,行業景氣水平整體向好。在產業結構優化、政策精準發力與技術創新賦能的多重作用下,社會物流總費用與GDP比率穩步回落,降本增效成效顯著,為物流高質量發展提供了堅實支撐。 數據顯示,上半年,全國社會物流總額171.3萬億元,按可比價格計算,同比增長5.6%,增速比一季度回落0.1個百分點。分季度看,一、二季度分別增長5.7%、5.5%,基本延續了較快增長態勢,彰顯出我國物流需求支撐經濟穩健發展的基礎作用。 此外,在產業提質升級的強勁驅動下,上半年我國物流行業供給端積極變革,多數細分領域運行態勢良好,物流供給規模與結構同步升級。從市場規模看,上半年物流業總收入6.9萬億元,同比增長5.0%,增速比一季度提高0.1個百分點。從物流供給規模看,社會總需求擴張釋放物流市場潛力,物流供給升級支撐經濟增長。 中國物流信息中心相關負責人表示,展望下半年,隨著政策持續發力,升級製造、綠色發展、民生消費等領域物流有望延續良好態勢,傳統製造中的落後產能或將持續回落,進口跨境物流承壓局面有望改善。全年社會物流總額增速有望保持5.5%左右。 該負責人指出,在規模穩定產業提質的背景下,物流高質量發展仍需以政策、技術、模式、營商環境等多輪驅動為抓手,促進有效降低全社會物流成本,助力物流從「規模擴張」向「質效升級」加速邁進。(人民網記者 喬雪峰)
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。 文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。 專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。 專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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