僑界聚星火 丹心照山河
2026-02-06 01:50 6,427次浏览大興安嶺8月10日電(劉曉東 記者姜輝)8日至10日，2025年中國摩託車越野錦標賽(十八驛站)在大興安嶺林業集團公司十八站林業局舉行，來自全國各地的12支車隊60餘名賽車手上演了一幕「驛」路狂飆、追逐夢想的震撼大戲。 8月8日至10日，2025年中國摩託車越野錦標賽(十八驛站)在大興安嶺林業集團公司十八站林業局舉行。圖為賽車手在比賽場地奮力拼搏。 劉曉東 攝 「摩」礪徵途、「驛」路飛翔。本次比賽賽道設在黑龍江大興安嶺十八驛站原始森林自駕營地，採用越野摩託車專用賽道，在1.2公裡長的賽道上，設置了16個彎道和15組障礙，其中又有多弧度的彎道和波浪式的起伏路，更加考驗車手的技巧、平衡能力、速度控制和車輛通過能力，極具挑戰性。比賽共設置MX1、MX2、MX3、MX85A組、MX85B組、國產組和女子組7個組別，涵蓋不同年齡段與技術層級，充分滿足各類型選手的競技需求。 比賽期間，適逢十八驛站下雨降溫，在為期3天的賽程中，熱身賽、預賽、決賽環環相扣，參賽車手風雨無阻，你追我趕，上演了一場森林秘境中的速度對決。 2025年中國摩託車越野錦標賽(十八驛站)在大興安嶺林業集團公司十八站林業局舉行。圖為開幕式演出現場進行鄂倫春族舞蹈表演。劉澤宇 攝 本次賽事由中國汽車摩託車運動聯合會和大興安嶺林業集團公司十八站林業局黨委、林業局主辦，塔河縣委縣政府、呼瑪縣委縣政府協辦。賽事集體育競技、文藝演出、文化交流、產品展銷、宣傳推廣和旅遊休閒於一體，同時還舉辦了十八驛站青少年摩託車越野夏令營、「引擎轟鳴、巔峰之夜」文藝演出、「十八驛」風情版畫展覽體驗、「網紅」觀賽看驛站等系列活動，不僅為全國摩託車越野愛好者搭建了專業競技平臺，還讓更多人走進十八驛站，感受原始森林的壯美、驛站文化的厚重。 2025年中國摩託車越野錦標賽(十八驛站)在大興安嶺林業集團公司十八站林業局舉行。圖為熱身賽中，參賽選手飛躍障礙。劉曉東 攝 賽事組委會負責人，十八站林業局黨委副書記、局長司勇介紹說：「十八站林業局擁有獨特的歷史文化、地理環境、自然風光和生態優勢，很適合開展摩託車越野運動。這裡的賽道位於我國最北邊的高寒之地，是用黃泥、黑土、沙子混合而成，比賽難度更大。為保障賽事高標準運行，我們調動各方力量，構建『全鏈條、精細化』辦賽體系，確保賽事安全性與觀賞性，為大家呈現了一場森林秘境中的速度對決和賽事盛宴。」 據悉，十八站林業局地處大興安嶺北坡，呼瑪河下遊，黑龍江南岸，東部和北部與俄羅斯隔江相望。這裡不僅有13000年前遠古人類活動的遺蹟，也有百年歷史的黃金古道上的第十八個驛站，更是鄂倫春族的聚集地之一，以大森林、大冰雪、大界江等自然景觀為特色，G331國道穿城而過，每年都會吸引大量的國內外遊客前來旅遊觀光。(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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