安徽註冊網絡經營主體與自然人網店均突破百萬戶
2026-03-18 21:17 7,824次浏览民營經濟是推動經濟高質量發展的重要力量。為破解企業在政策獲取、訴求響應、要素對接等多方面難題，中共瀋陽市委統戰部創新搭建「惠幫企@鏈上瀋陽」平臺，匯聚經營主體、涉企單位、專家學者、專業機構，為企業辦訴求、送政策、解供需。 在此基礎上，為擴大服務覆蓋面，打通服務企業「最後一公裡」，平臺搭建117個遍布園區、街道、商會的「惠幫企·服務驛站」，以「市—區—驛站」三級服務體系為核心，市級「大腦」、區級「樞紐」、服務驛站「末梢」與平臺線上結合發力，構建「萬名首席服務官對接萬家重點企業＋網格輻射5萬家小微企業」的「雙軌聯動」新格局。 訴求響應「永不打烊」 監控臺，電子屏幕上，註冊企業、訴求概況、辦理結果一一呈現。隨意點擊，訴求進度立即展示。「這個數字平臺最大的特點是快，企業訴求集中處理，過程、成效一目了然。」平臺負責人介紹。 1萬餘名領導幹部、90餘個涉企部門和各地區同時在線，平臺24小時「不打烊」，以「紅藍燈」監控進度，確保即時回應，三天內責任單位「叩門」，「企業吹哨，幹部報到」。 政策禮包「無感直達」 傳統政策推送中，企業無法精準獲知所需政策——需要從眾多文件中尋找適合自己的條款，政策語言也令企業「隔膜」。「惠幫企@鏈上瀋陽」將243條惠企政策分條拆分成600餘條細項，去重、合併，刪除過時條款，「翻譯」成100字以內的直白「乾貨」，依據平臺註冊的73614家企業數據，以16個維度、數百個指標對企業「打標籤」，將政策精準推送至適合的企業，實現政策「一鍵」推送，企業「無感」接收。 驛站資源「就地轉化」 政府聯繫企業難以將觸角延伸到「家門口」，而服務驛站不僅「點對點」幫助企業反映問題、對接資源，更聚焦企業急缺的人才、金融等核心要素髮力。如，漣漪驛站依託遼寧漣漪人力資源有限公司，公益性為本地企業招引技術人才，並協助解決初創階段的勞動仲裁問題；惠幫企「搭臺」推出「惠幫企·健康貸」普惠產品，具有金融資源的服務驛站發揮自有優勢，如和平區近日通過驛站助力遼寧洪勘建設工程有限公司落地2000萬元人民幣貸款。 供需對接「雙軌撮合」 7月29日，瀋陽市專班舉辦「惠幫企@鏈上瀋陽·共商共贏」百企洽談會，130家與會企業交流互助，現場23對企業籤約，籤約額1.26億元。 瀋陽市專班代表說：「我們就想幫助企業互相『遇見』。」——這樣的活動已持續多次。線上，平臺將瀋陽美亞塑料新開發的可降解包裝袋產品推送給45家客戶並推動企業回訪，企業一個月內獲得105萬元新訂單；線下，瀋陽國字菜籃子農業發展有限公司與遼寧綠源肉業有限公司在活動上建立長期定向供需合作，解決供應鏈穩定性問題……平臺在幫助企業對接本地客戶同時，還打通「一帶一路」貿易通道，通過「跨境出海」交流會精準對接哈薩克斯坦及中東市場，推動「瀋陽製造」走向世界。 成果轉化「破壁攻堅」 「打破科研資源的『沉睡之痛』，關乎城市發展。」專班組成工作小組，收集高校1187項「閒置」科研成果並篩選「打撈」出275項高價值專利。驛站化身一線觸角「點對點」深入企業摸排需求，線上智能匹配、線下專場對接同步發力，推動實驗室「樣品」轉化為市場「商品」。 轉化之路上，瀋陽市專班還推動各區縣聯合工信、科技、發改等單位組建「陪跑團」，資質申報、融資對接、研發籌建……為企業鋪就一條「從科技到產品」的加速跑道。「陪跑團」提供全鏈條「保姆式」服務，企業只需專注核心研發，瑣事煩惱「我們辦」。 服務企業3年來，平臺已匯聚74319家企業，辦結企業訴求28829件、推送政策78.41萬次、幫助25家企業貸款8634萬元、解決用工需求154個、撮合企企合作87項，籤約額3.91億元、助企獲海外訂單13.94億元、培育科技型經營主體80家，「陪跑」40家企業技術升級26項、產品迭代64項。(完)(《中國新聞》報 王冰 通訊員 劉思慧)
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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