上海民革等聯合舉辦學術座談會 紀念抗戰勝利80周年
2026-01-16 01:36 5,519次浏览瀋陽8月9日電 (記者 趙桂華)瀋陽微控飛輪技術股份有限公司磁懸浮應用產業基地落成暨項目合作籤約儀式，8月9日在中德(瀋陽)高端裝備製造產業園舉行。 瀋陽微控飛輪技術股份有限公司磁懸浮應用產業基地落成暨項目合作籤約儀式。鐵西區委宣傳部供圖 業內人士表示，作為遼寧省新能源產業升級的標誌性工程，該基地的建成投產不僅意味著微控飛輪在磁懸浮技術產業化領域邁出關鍵一步，也在中德產業園建園十周年之際，為瀋陽鐵西加速發展新質生產力注入新動能，為瀋陽打造「千億儲能之都」增添強勁引擎。 在新能源產業競速賽中，核心技術是決勝關鍵。成立於2018年的瀋陽微控飛輪技術股份有限公司，以「專精特新」之力跑出創新加速度。作為國家高新技術企業、遼寧省首家製造業獨角獸企業，公司手握百餘項國際國內專利，參與制定我國飛輪儲能技術標準，構建起全球領先的磁軸承、飛輪儲能及高速動力機械技術體系，以硬核技術打破國外壟斷，在電網調頻、算力中心等領域市場佔有率穩居全球前列，2024年入選「中國新質生產力企業50強」。 項目籤約儀式。鐵西區委宣傳部供圖 此次落成的磁懸浮應用產業基地，是企業技術轉化的「超級工場」。項目總投資20億元，分兩期建設，其中一期工程投資4億元，佔地86.5畝，建成6.5萬平方米智能化生產基地及研發中心，達產後將形成年產11000臺飛輪儲能設備的規模，預計年產值達50億元。 基地以「全球燈塔工廠」為目標，實現「設備自動化—管理數位化—決策智能化」三級躍遷，其全流程智能產線不僅是高端裝備製造的標杆，更讓瀋陽鐵西在新能源技術賽道上牢牢掌握「話語權」，為實現國家「雙碳」戰略目標和智能製造發展提供技術支撐。 儀式上，瀋陽微控飛輪技術股份有限公司與惠州億緯鋰能股份有限公司、施耐德電氣(中國)有限公司、李培根院士工作站等企業和科研單位籤署了合作協議。「施耐德電氣與瀋陽微控飛輪的合作是雙向賦能。」施耐德電氣(中國)有限公司高級副總裁熊宜表示，未來合作將聚焦雙碳技術融合、場景化深度開發及標準共建，不斷完善零碳能源生態、加速技術規模化落地，引領新型電力系統轉型。 單個項目的落子，激活的是整個產業棋局。瀋陽微控飛輪技術股份有限公司常務副總經理王宜凡表示，基地的落成在為遼寧新能源產業擴張提供直接產能支撐的同時，也將吸引先進技術與研發力量、專業人才的聚集。「作為鏈主企業，我們將從技術、市場和產業生態構建三方面發力，帶動上下遊產業鏈協同發展，助力遼寧千億級新能源產業集群成型與持續發展。」 鐵西區(經開區、中德園)相關負責人表示，依託瀋陽市「千億儲能之都」「北方氫都」專項規劃賦予的「雙核」地位，鐵西區正以重點項目為支點，撬動新能源產業集群崛起。頭部企業星羅棋布，在儲能、氫能、風能、核能等領域形成「多點開花」的產業矩陣，成為東北綠色轉型的「領跑者」。(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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