杭州8月12日電(藍伊旎)據浙江省經信廳12日消息,今年共有322項產品上榜「浙江製造精品」名單(以下簡稱「精品名單」),涵蓋F1超高功率電池、汽車動力總成殼體等產品,數量再創新高。 作為製造大省,浙江工業產值居全國前列,但也面臨著「有產品無品牌、有品牌不強勢」等挑戰。在此背景下,強化製造業品牌建設不僅是提升產品附加值的「倍增器」,也是吸引技術、資本和人才向高附加值環節集聚的關鍵路徑,更是衝破價值鏈中低端鎖定、實現產業升級的戰略支點。 浙江某企業研發的基於機器視覺和溯源管理的食品包裝生產線。 浙江省經信廳 供圖 據了解,「浙江製造精品」項目是浙江省打造「浙江製造」品牌、提升企業市場競爭力的關鍵舉措,旨在加速傳統產業煥新升級與新興產業培育壯大,推動製造業向更高水平發展。 「『浙江製造精品』遴選的產品具備擁有自主智慧財產權、技術領先、附加值高、帶動作用強等特點。」浙江省經信廳產業升級與品牌建設處相關負責人介紹,這些產品不僅代表著浙江製造的高品質與高技術水平,也是浙江經濟轉型升級的生動體現。 從本次公布的名單看,入選產品類別豐富多元:既有鹽酸羥胺、零跑C10智能電動SUV等高端新材料和新能源汽車核心部件,也有宇航級特種錦棉面料、雙面印花絲巾等現代紡織與服裝、歷史經典文化產業特色精品,還包括多功能智能晾衣機、保溫容器冰包等貼近民生的日用消費優品。 浙江某企業研發的海洋石油天然氣開採集輸項目配套用金屬密封蝶閥。 浙江省經信廳 供圖 與此同時,今年的精品名單與浙江「415X」先進位造業集群戰略高度契合。數據顯示,高端新材料、新能源汽車及零部件、現代紡織與服裝等主導產業的產品合計佔比超40%,來自浙江省級特色產業集群核心區協同區的產品佔比高達76.7%。 「與去年相比,申報領域從9個擴展至16個,新增智能物聯、人工智慧、高端船舶等領域,完全對齊『415X』先進位造業集群,凸顯了浙江對『集群化、高端化、數位化』製造的戰略布局。」該負責人表示。 除了產業集群聚焦以外,從名單看,核心城市的引領特徵依然顯著。精品名單中,來自杭州、台州、寧波等工業強市的產品佔比分別達到16.8%、14.0%和11.2%;同時,來自單項冠軍、專精特新「小巨人」等優質企業的產品數量佔比達70%,覆蓋多元化產品類型,標杆示範效應凸顯。 此外,山區海島縣在此次評選中表現亮眼。據悉,今年的精品名單中有45項產品來自山區海島縣,佔推薦區縣的28.9%。 以麗水市青田縣為例,青山鋼鐵的主營產品高碳馬氏體不鏽鋼憑藉高強度、高硬度、優異的耐磨性和耐蝕性等特點入選精品名單。青田縣經濟商務局相關負責人認為,這是青田當地積極發揮主導產業優勢、推動高端特種鋼國產化的生動體現。 浙江某半導體企業研發生產的12英寸拋光片。 浙江省經信廳 供圖 這也意味著,浙江在加速「415X」先進位造業集群培育、強化創新與質量標杆作用的同時,更加關注平衡區域發展與產業協同。通過推動產業梯度轉移和資源共享,浙江正以產業發展助力縮小「三大差距」,高水平建設共同富裕示範區。 近年來,浙江以創新重塑品牌基因,持續完善浙江製造品牌體系,積極建設「品牌強省」。截至目前,浙江已累計培育「浙江製造精品」2396項。 浙江省經信廳相關負責人表示,憑藉品牌產品培育持續強化、品牌企業方陣持續壯大、品牌集群布局持續優化、品牌經濟效能持續釋放,浙江製造的核心競爭力正不斷增強。 據了解,接下來浙江將持續加大政策支持保障、加強名企精品培育,通過厚植品牌意識、優化競爭策略、整合政企資源等多措並舉,進一步深化浙江製造品牌建設、支撐打造「製造強省」。(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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