情緒價值造出新風口,AI也入局了

2026-03-10 12:16 3,524次浏览

  國產大型郵輪「愛達·魔都號」建成運營,國產大飛機C919實現商業飛行……中國製造上天入海,不斷取得創新突破,由大向強的步伐堅定有力。   「十四五」時期,我國製造業綜合實力和國際影響力大幅提升。連續15年穩坐全球製造業「頭把交椅」,每年製造業增加值超過30萬億元,200多種主要工業品產量世界第一。全球產業門類最齊全、產業體系最完整,立足已有基礎,中國製造積極向高端化、智能化、綠色化轉型升級,正重塑新優勢、迸發新動能。   規模優勢不斷鞏固   「十四五」期間,我國製造業最突出的表現是規模優勢持續鞏固,全球競爭力不斷增強。   「這背後是完整的產業體系和強大的供應能力。傳統產業通過技術改造煥發新活力,如鋼鐵行業全面推進超低排放改造,輕工領域研發投入強度大幅提升,船舶、電機等行業增加值快速增長,老產業發新芽。」國研新經濟研究院創始院長朱克力說。   「十四五」時期,我國加快實施關鍵核心技術攻關工程,企業自主創新能力顯著提升。賽迪研究院工業經濟研究所所長關兵認為,企業創新主體地位持續強化。2024年我國有效期內的高新技術企業數量達到46.3萬家,是2020年的1.7倍。我國已有超570家工業企業入圍全球研發投入2500強,佔比近四分之一,科技領軍企業在產業科技創新中的作用更加凸顯。   科技成果轉化能力明顯提高。2024年我國專利合作協定(PCT)專利申請量全球第一;全球申請量前十大企業中有4家中國製造業企業。5G通信設備、「復興號」動車組、光伏發電裝備、大飛機、大型LNG船等一大批處於世界領先水平的重大標誌性成果不斷湧現。   創新方面亮點頻出,成為驅動製造業升級的核心力量。2024年集成電路年產量比「十三五」末增長72.6%,增加約1900億塊,越來越多產品裝上了「中國芯」;高鐵、船舶與海洋工程等裝備取得新突破,人工智慧(AI)、量子科技等領域創造了多個全球「首次」和「第一」。   產業結構持續優化   「製造業數位化轉型是推動新型工業化的關鍵引擎。」浪潮智能生產董事長張金龍認為,數字經濟時代,傳統產業加「數」前行,需要依託人工智慧、大模型等數位技術,充分發揮數位化服務商既懂行業又懂數位化的優勢,培育發展新質生產力。   逐浪AI大潮,浪潮智能生產研發智產大模型,深耕礦山、石化、裝備等行業領域,為生產製造環節提供智能化場景解決方案,打造智能工廠、智能車間和智慧礦山。例如,在礦山行業,浪潮智能生產為礦山裝上「AI大腦」,賦能晉普山煤業打造煤礦智能綜合管控平臺、AI視頻分析平臺、災害綜合防治系統、智礦數字人系統等,實現安全與效率雙提升。   「十四五」期間,我國產業結構加速優化,高端製造佔比穩步提高。高端化邁出新步伐,高技術製造業增加值佔規上工業比重持續提升,在航空航天、軌道交通、智能電車等領域形成了一批高端品牌;智能化全面滲透,重點工業企業數位化研發設計工具普及率大幅提高,工業網際網路平臺應用深入,智能製造示範工廠不斷湧現;綠色化轉型成效顯著,清潔能源發電行業銷售收入快速增長,生態保護類行業實現快速發展,工業單位增加值能耗持續下降。   關兵介紹,從高端化看,裝備製造業和高技術製造業佔規模以上工業增加值比重分別由2020年的33.7%、15.1%提升到2024年的34.6%、16.3%,產業結構持續優化。從智能化看,工業機器人密度由2020年每萬人246臺提升至2023年每萬人470臺,在全球排名中從第九提升至第三。目前世界經濟論壇公布的全球189家「燈塔工廠」中,我國佔79家,居全球首位。從綠色化看,截至2024年,國家級綠色工廠達到6430家,實現產值佔製造業總產值比重約20%。2024年我國新能源汽車銷量達到1286.6萬輛,是2020年的9.4倍。   新質生產力加快培育   「十四五」期間,我國製造業成為新質生產力培育的主陣地,在多個維度實現突破。高技術產業銷售收入快速增長,數字經濟核心產業蓬勃發展,新技術、新產業、新業態層出不窮。新興產業成為經濟增長新引擎,新能源汽車、鋰電池、光伏產品為代表的「新三樣」出口突破萬億元大關,低空經濟、生物醫藥、高端裝備等領域技術水平和市場競爭力顯著提升。   未來產業布局全面展開,在人工智慧、量子信息、生物技術等領域取得一批前沿成果。創新生態持續優化,企業創新活力充分激發,開源社區、創新平臺等新型研發組織快速發展。新質生產力不僅推動產業升級,也為經濟增長注入新動能,成為提升我國製造業國際競爭力的關鍵力量。   「距離製造強國,我國在研發創新和企業競爭力方面仍存在較大差距。」關兵分析,從上市公司數據看,2024年美國製造業上市企業的研發費用合計為2.6萬億元,我國為1.3萬億元,僅是美國的50%;美國製造業上市企業達6.2%,我國為3.6%,僅是美國的58%;美國製造業上市公司淨利潤率為7.86%,我國為4.57%,僅是美國的58%。產業創新和企業競爭力是衡量製造強國的重要指標,「十五五」期間,我國需要在研發創新、企業競爭力方面久久為功,夯實製造業發展根基。   朱克力認為,邁向製造強國,我國製造業仍需在幾個關鍵領域持續發力。核心技術自主可控能力需進一步提升,在高端晶片、工業軟體、關鍵材料等領域還存在短板,必須加大研發投入,突破「卡脖子」技術。產業基礎能力需要夯實,要強化質量品牌建設,提升產業鏈供應鏈穩定性和競爭力。創新生態體系有待完善,要進一步優化產學研用協同創新機制,激發企業創新活力。綠色低碳轉型還需深化,要推動製造業全鏈條綠色化改造,發展循環經濟,提升資源利用效率。   「要抓住數位化、網絡化、智能化發展機遇,加快製造業數位化轉型,培育新模式新業態。通過持續的技術創新、制度創新和模式創新,我國製造業必將實現由大到強的歷史性跨越。」朱克力說。(經濟日報記者 黃 鑫)

  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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