歐洲多國持續高溫、野火蔓延 造成人員傷亡
2026-01-07 10:14 6,251次浏览北京8月13日電 (孔令佑)當地時間12日，在沙烏地阿拉伯吉達進行的2025國際籃聯男籃亞洲杯八強資格賽中，韓國隊以99:66輕取關島隊，與中國隊會師四分之一決賽。隨著淘汰賽階段的到來，中國隊將迎來本屆賽事的真正考驗。 小組賽階段，中國男籃先後以93:88、100:69、90:68戰勝東道主沙特隊、印度隊和約旦隊，完成了小組賽全勝的階段性任務。這也是中國男籃時隔10年再次以小組賽全勝戰績出線。 從小組賽表現來看，中國男籃有亮點，亦有不足。 三分球逐漸取代傳統內線優勢成為新的制勝法寶。三場小組賽場均三分球命中率高達43.8%，居16支參賽隊之首。 首戰沙特隊，趙睿和程帥澎的關鍵三分球幫助球隊穩住局面；次輪比賽，胡明軒、趙嘉義和王俊傑三人合計命中11記三分球，助球隊大勝印度隊；收官戰面對約旦隊，程帥澎單場5記三分球，成為球隊獲勝的功臣。中國男籃的三分火力分布均衡，展現出團隊投射能力。 新生力量加速成長。此番中國男籃陣容中，周琦、楊瀚森、趙繼偉等七位主力球員缺陣，12人名單中僅趙睿、胡金秋和胡明軒三人有亞洲杯參賽經驗。但從賽況看，年輕隊員表現不俗。如20歲小將王俊傑雖是首次代表中國隊出戰，卻憑藉穩定的投籃、出色的單防能力以及敢打敢拼的氣質，逐步成長為全能型鋒線；程帥澎亦成為可靠的外線投手。 其他隊員也在各自位置上作出貢獻：廖三寧的組織串聯、高詩巖的頑強防守，就連替補席上的雷蒙、李祥波等球員，上場即能投入戰鬥，多次用積極拼搶改變比賽節奏。 全隊的精神面貌亦可圈可點。正如主教練郭士強所言，「我們這支隊伍，我認為是(近年來)最團結、凝聚力最強、最無私奉獻的一支球隊」。他還表示，中國隊在賽場上的專注力和執行力值得肯定。 但進攻端的隱憂不容忽視。面對聯防戰術時，球隊的進攻效率明顯下降，失誤率上升，這一短板在與約旦隊的較量中尤為突出。此外，輪換陣容發揮不穩同樣影響了比賽的延續性。 防守端的問題同樣值得關注。由於缺少周琦和楊瀚森兩大內線支柱，中國隊的護筐能力有所下滑。數據顯示，小組賽三戰場均讓對手搶下9個前場籃板並完成二次進攻。胡金秋雖然場均能貢獻8.7個籃板，但習慣於四號位的他不得不同時承擔護筐和換防的任務，體能消耗極大。餘嘉豪雖然身高佔優，但移動速度偏慢，容易被對手針對。 當地時間14日，中韓男籃將再度狹路相逢。在亞洲杯賽場上，這對東亞老對手的碰撞向來激烈異常：2015年長沙亞錦賽(亞洲杯的前身)，中國隊在一度落後20分的絕境下逆轉取勝；而2022年亞洲杯時，兩隊17次交替領先，最終缺兵少將的中國隊敗於坐擁歸化球員羅健兒的韓國隊。 如今的韓國隊依然保持著鮮明的戰術特色：快速的攻防轉換配合精準的三分投射。小組賽末輪三分球38投22中，一舉擊敗上屆亞軍黎巴嫩隊。儘管對陣關島隊三分失準，但韓國隊仍依靠防守反擊和團隊配合大比分取勝。不過，這支韓國隊內線高度不足，主力球員也遭遇傷病困擾。 面對「宿敵」韓國隊，能否在保證自身進攻流暢性的同時，最大限度限制對手的外線發揮，或將成為中國男籃的一大考驗。 從小組賽到淘汰賽，比賽的強度和對抗將全面提升。倘若戰勝韓國隊，中國隊或將接連面對紐西蘭隊和澳大利亞隊，這些硬仗將成為這支年輕球隊的「試金石」。無論最終結果如何，這支中國男籃的表現都將為未來的發展提供重要參考。(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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