瞄準中國「未來產業」 海內外企業深耕草原「綠」能
2026-01-14 06:38 8,391次浏览廣州8月12日電 題：歸國華僑五十歲跨界創業 織就香雲紗國際時尚夢 記者 孫秋霞 在廣州市荔灣區，擁有三百多年歷史的錦綸會館靜靜矗立。這座始建於清代的廣東絲織業行業會館，如今成為香雲紗文化傳承基地。步入廳堂，只見一個電子屏幕播放著香雲紗走秀大片，後廳則是香雲紗流動藝術展，陳設著當下最新的款式。 「2020年我從美國洛杉磯回到廣州，開始全身心投入香雲紗事業。我們依託錦綸會館，通過舉辦非遺展覽、大型時裝秀及文化沙龍等，讓更多人了解香雲紗。」「香雲故裡」品牌主理人、歸國華僑王雪近日接受記者採訪時說。 7月16日，歸國華僑王雪在廣州市錦綸會館展示香雲紗上的潮繡圖案。 記者 陳楚紅 攝 香雲紗是由中國獨有的純天然手工染整技藝織造的絲綢面料，迄今已有約400年歷史。經過「三蒸九煮十八曬」後，香雲紗輕薄不易起皺，柔軟而富有身骨，被譽為紡織面料中的「軟黃金」。2008年，香雲紗染整技藝被列入第二批國家級非物質文化遺產名錄。 王雪與香雲紗的緣分，要從她第一次到佛山香雲紗曬場參觀時說起。此前，她曾在美國創建了一個晚禮服品牌，卻找不到符合東方人審美的面料。後來，她的母校華南農業大學向其推薦了香雲紗。 「2019年，當我走進佛山香雲紗曬場的瞬間就被震撼到了。穿過一片甘蔗林後，我看到綠色草地上鋪滿了紅紗，如同紅雲一般。收紗工人一邊唱歌一邊收紗，這種自然美永遠刻在了我心裡。」王雪回憶道。 從那以後，王雪對香雲紗的熱愛一發而不可收。雖然僑居美國多年，但她還是毅然決定到廣州創業。「五十歲跨界做服裝，圓了我兒時的夢想。」 回國後，王雪開始全面接手經營「香雲故裡」品牌，並在傳承中大膽創新。她告訴記者，由於香雲紗顏色較為暗沉，設計偏中式，以前市場認可度並不高。她和團隊首先在面料顏色上下功夫，通過多次染色，讓香雲紗呈現出絳紅、棕黃、深藍等多個色系。在款式設計上，他們不僅將中國傳統文化融入其中，而且也增加了許多西方設計元素。 2019年4月，王雪在洛杉磯舉辦了第一場香雲紗發布會。「香雲紗承載了濃濃的鄉愁與大自然的美麗，打動了許多外國友人和海外華僑華人。」王雪說。 王雪連續六年策劃、主辦了洛杉磯「多彩非遺」秀，展示香雲紗之美。她向記者介紹，團隊的設計靈感深深紮根於中華文化。比如「錦上添花」系列作品用潮繡勾勒出灰塑紋樣、鳳尾曲線和麒麟圖騰，沉穩的灰色基調與小香風剪裁完美融合，詮釋出東方美學的高級感。 「中華文化浩如煙海，我們的設計靈感取之不盡，每件衣服背後都有一段故事。我希望通過香雲紗，讓世界了解中國文化。」王雪說。 近年來，伴隨著新中式服飾的興起，中式面料市場持續火熱，香雲紗展現出巨大的市場潛力。「經過這些年的沉澱，接下來公司的發展會迎來一個爆發期。」王雪認為，中國服裝產業正迎來品牌崛起的黃金時代，她將進一步加大在廣州的產業投資，在美國打響「香雲故裡」品牌知名度。(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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