【抗戰勝利80周年】紀念抗戰勝利80周年音樂會在英國倫敦舉行
2026-01-28 07:54 6,425次浏览淮安8月8日電 (劉志娟)8月7日，由江蘇省物流產業促進會主辦的國家戰略視野下「十五五」江蘇物流與供應鏈發展趨勢研討會在淮安舉行，物流行業專家、江蘇重點物流企業物流園區及生態鏈企業代表齊聚淮安，共同謀劃江蘇物流與供應鏈的高質量發展之路。江蘇省物流產業促進會副會長周曉林主持會議。 8月7日，國家戰略視野下「十五五」江蘇物流與供應鏈發展趨勢研討會在淮安舉行。江蘇省物流產業促進會供圖 2025年正值「十四五」規劃收官與「十五五」規劃編制的關鍵之年。在全球產業鏈供應鏈深度重構的背景下，提升現代供應鏈的戰略支撐力與產業嵌入度，已成為服務國家「雙循環」安全大局的核心命題。新一輪科技革命與產業變革浪潮奔湧，既為物流業向數智化躍遷、綠色化轉型、供應鏈升級提供新機遇，亦對江蘇「走在前、做示範」提出更高要求。作為經濟大省、開放樞紐與製造強省，江蘇亟需以國家戰略視野破解發展瓶頸、培育新質生產力，扛起引領現代物流高質量發展的時代使命。 江蘇省發展和改革委員會黨組成員、副主任王榮飛在會上表示，「十五五」江蘇物流與供應鏈發展趨勢研討會是集聚智力、共同謀劃江蘇「十五五」物流與供應鏈高質量發展的關鍵之舉，可謂恰逢其時。 根據初步測算，2025年上半年江蘇的社會物流總費用與GDP的比率為12.8%，相比全國的14%低1.2個百分點，物流提質增效降本取得了階段性成果。展望「十五五」，江蘇將進入物流系統降本變革期、現代物流體系突破期、產業深度融合加速期、智慧物流場景成熟期和低碳物流轉型推進期，將以推進全社會物流成本有效降低為主線，重點提升樞紐通道輻射力、新質創新引領力、產業融合競爭力、價值創造帶動力、韌性安全保證力，提升現代物流業高質量發展水平，支撐江蘇經濟發展走在前、做示範。 淮安市政協主席戚壽餘在會上表示，淮安已構建了「公鐵水空管」高效銜接的立體交通網，被明確為全國性綜合交通樞紐、國家綜合貨運樞紐補鏈強鏈支持城市，當前正加快推進樞紐、產業、城市融合發展。 物流業作為國民經濟的先導性、基礎性、戰略性產業，是暢通經濟循環的「大動脈」、服務雙循環格局的「硬支撐」。當前，全球產業鏈重構加速、消費升級與科技革命深度交織，對物流業與供應鏈提出安全、韌性、智能、綠色、高效的新要求。會上，中國物流與採購聯合會專家委員會主任賀登才暢談了「十五五」現代物流發展的基本思路；國務院發展研究中心市場經濟研究所原所長、二級研究員王微從全球產業鏈供應鏈重構的大背景出發，深刻剖析了全球物流產業發展格局的深刻演變——綜合化、數位化、綠色化、平臺化、供應鏈化、國際化、高端化、制度化，提出打造創新型物流體系的主要路徑；中國宏觀經濟研究院(國家高端智庫)高級顧問專家汪鳴分析了「十五五」現代物流發展面臨發展路徑依賴難、發展模式創新難、發展生態建設難三大難點，突破口在於供需適配提升能力、鏈條延伸集聚要素、樞紐組網擴大輻射、服務創新融合發展。 會上還發布了江蘇省「十五五」物流與供應鏈高端專家智庫首批專家名單。智庫匯聚國內物流與供應鏈領域頂尖力量，將為江蘇「十五五」物流與供應鏈規劃編制及產業升級提供強有力的智力支撐和專業指導。(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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