好評中國｜新動能持續增強，中國經濟未來可期
2026-02-26 14:30 4,517次浏览8月10日，位於中國浙江金華的熊貓豬豬兩頭烏國際牧場。宋雪晴 攝 金華8月12日電(宋雪晴)在恆溫空調房裡，黑白毛色的兩頭烏豬聽著輕音樂酣睡，一旁的5G智慧養殖系統屏幕上實時跳動著每頭豬的健康數據；而隔壁的「豬景房」民宿中，年輕遊客正將豬舍咖啡和豬豬IP公仔拍下來分享到社交媒體上…… 8月10日，當西班牙遊客希爾踏入位於中國浙江金華的熊貓豬豬兩頭烏國際牧場時，對眼前的景象感到驚訝。「這顛覆了我對養豬產業的印象，簡直是豬豬版迪士尼！」希爾接受採訪時說。 這座佔地1500畝的牧場，由浙江金華熊貓豬豬兩頭烏產業發展有限公司建設運營。該公司前身是傳統種豬場，如今已成為全球農旅融合的標杆——自2021年8月開園以來，累計接待來自美國、德國、法國等120餘批國際考察團，吸引海內外遊客逾300萬人次。作為世界級珍稀豬種的「兩頭烏」，如何成為連接中外專家與遊客的超級IP？ 8月10日，從牧場5G智慧養殖中心看到的豬舍內景。宋雪晴 攝 「作為世界首個5G智慧養殖中心，可以直觀的看到養殖環節和環境，海外考察團對此非常感興趣。」公司總經理助理張凡接受採訪時表示。「智慧化養殖是否具備推廣可行性？聽音樂、玩玩具的兩頭烏真能增產？海外考察團經常問這些問題。」牧場講解員說。 據張凡介紹，牧場融合物聯網、大數據及人工智慧技術，打造了全球首個全程可視化養殖系統，實現養殖全流程的自動化與數位化；牧場還形成了「養殖-有機肥-種植」綠色循環鏈，使養殖效率提升30%，死亡率降低至2%以下。據悉，牧場2025年生豬年出欄量預計達3萬頭。 高新科技驅動的中國農業數位化轉型正在吸引世界目光。2024年，牧場被巴西媒體納入「中巴建交50周年」特別報導，巴西記者稱其為「中國鄉村振興的名片」。同年，牧場還帶著兩頭烏IP和產品走進第二十屆中國(深圳)國際文化產業博覽交易會等展會，受到海內外觀眾的喜愛。 走出養殖中心，一群年輕遊客正在「歡樂小豬村」內圍著3米高的「豬豬國王」雕塑排隊打卡。「戴上發箍，你就是今日加冕的豬豬公主！」一位趙姓女士興奮地喊道。頭戴王冠的巨型卡通豬與它的「王后」雕塑矗立其間，與遍布園區的「國王寶座」、「水晶豬車」等百餘處主題裝置共同構築起一個沉浸式的趣萌童話王國。 8月10日，牧場兩頭烏豬博物館中的金華火腿打卡地。宋雪晴 攝 「原來兩頭烏背後有這麼多故事，原來豬豬可以這麼呆萌可愛！比環球影城和遊樂園更出片！」趙女士接受採訪時表示，她從社交媒體上看到小豬賽跑視頻便「入坑」雲吸豬，這次趁著假期來實地體驗：穿越600餘只仿真豬陳列的「時空隧道」，觸摸鋪滿牆面的「豬屁股」聽辨豬叫聲，追問豬媽媽一生的生育歷程，沉浸式體驗非遺火腿製作或親子研學活動……這些充滿創意與互動的項目，搭建起牧場的「網紅經濟學」。 如今，牧場在旅遊高峰期單日接待遊客超1.7萬人次，「熊貓豬豬兩頭烏」相關話題網絡傳播量超10億，累計營業收入2.8億元人民幣。張凡表示，這種關注度的背後，是中國農業升級轉型的成功經驗：文化賦能＋科技驅動＋場景變現。「打通一、二、三產業，將農業產業化、產業旅遊化、旅遊文創化、文創娛樂化，實現農文旅深度融合。」張凡解釋道。 從過去帶走兩頭烏火腿伴手禮到現在帶走產業合作意向書，未來，牧場的三產融合版圖將再次拓展。張凡透露，「二期觀光工廠將與西班牙火腿廠合作，由牧場飼養的兩頭烏豬腿為原料，引入可生食的發酵工藝，將金華火腿打入海外市場，讓世界消費者品嘗兩頭烏的中國味道。」(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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