中國輕紡城新開通駛往中亞跨境班列
2025-12-22 12:51 7,247次浏览西安8月12日電 (梅鐿瀧 劉盼利)12日，隨著一聲機車轟鳴，滿載著50車電商貨物的X387次列車從西安國際港站緩緩駛出，一路向西開往烏魯木齊，標誌著絲路電商班列開行突破500列。 圖為X387次列車整裝待發。 劉盼利 攝 據悉，自2024年3月26日首發以來，由中國鐵路西安局集團有限公司(簡稱西安鐵路局)組織開行的絲路電商班列以「穩定、高效、創新」的運輸特點，吸引京東、順豐、極兔等紛紛加入，從初期30車編組到如今最高55車滿編，從單一運輸服務到全鏈條精益化運行，X387絲路電商班列向新疆烏魯木齊等地累計運送各類電商物資500列、20619車，成為電商企業降低物流成本、提升運輸時效的高性價比物流方案，為向西開放物流大通道注入強勁動能。 據了解，作為陝西始發的第一條西向快速城際班列，X387次絲路電商班列實行每日一班「客車化」運行，9時09分從西安國際港站準點發車，直達新疆烏魯木齊三坪、烏北站，120公裡/小時的時速與2706公裡的站到站距離，構建起平均36.18小時的「準時達」通道。 「絲路電商班列運行時間較圖定時間縮短近2小時，較公路運輸快5小時左右，幫助快遞電商企業有效降低10%的物流成本，實現全疆包郵。同時使用貨櫃鐵路運輸相對於公路運輸，大幅度降低貨物的貨損率，企業滿意度提升了70%。」西安鐵路局西安鐵路物流中心國際港營業部助理工程師上官璐皓說。 絲路電商班列穩定運營背後，是全鏈條的協同保障。西安鐵路局聯合中鐵貨櫃公司推行24小時全天候服務，通過前置選箱、單獨設置空箱提箱區等措施，將空箱裝汽車時間從30分鐘壓縮至10分鐘；與中國鐵路烏魯木齊局集團有限公司建立跨局協調機制，確保班列到達烏魯木齊三坪站後，組織快速入線卸車，並使用北鬥導航定位，為司機規劃最優線路，實施動態管控，將兩端公路短駁時間平均壓縮20分鐘，讓「鐵路幹線班列+兩端集配」的物流模式高效運轉。 據介紹，班列抵達當天便開始貨物配送，次日通過快遞運輸即可將貨物送到客戶手中，運輸時效提高約12%，為消費者帶來更快捷的購物體驗。同時，絲路電商班列以鐵路長距離運輸的運能優勢，每列車已從初期30車編組到如今最高55車滿編。運能大、成本低、受天氣影響小，班列受到越來越多電商企業的青睞，為陝西乃至全國快遞入疆提供了穩定高效的物流通道，促進了區域間的商貿流通。(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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