新的社會階層人士尋美「仙女下凡地」 探尋新餘發展「美意」
2026-03-04 08:56 7,967次浏览杭州8月8日電 (鮑夢妮 吳君毅)空調可按人流及氣溫動態調節溫度、會議室在人離開15分鐘後自動關燈……經過技術改造，作為浙江首個民營低零碳產業示範園，杭州市臨平區繭SPACE產業園(下稱「產業園」)的樓宇在不降低舒適度的前提下節省電力，實際節能效率達4%左右。 杭州是中國首批碳達峰試點城市。近年，該市著力將「低碳」打造為城市綠色發展新名片。例如當地推進綠色低碳工業園區建設，探索試點「零碳(近零碳)園區」，開展多技術、跨領域集成場景展示。 這令產業園建設方、杭州極能科技有限公司董事長曹國興看到了機遇。2023年，產業園遵循「替碳、降碳、固碳、易碳」的思路啟動建設。以「替碳」為例，分布式光伏電站利用園區屋頂資源，平均每年可提供約212萬千瓦時綠色電能。 據悉，自建成以來，產業園綠色能源佔比從0%提高至59.7%，年發電節電收益超90萬元(人民幣，下同)，萬元工業產值碳排放強度下降63%。 曹國興認為，產業園更重要的意義在於「可推廣」。他算了一筆帳，項目總投資790萬元，其中分布式光伏電站、儲能、節能改造都有不錯的投資回報，初步測算投資回報期在6年左右，基本不增加企業負擔，也無需政府補貼。同時園區內辦公與生產多業態混合，具有較強的普適性。 在杭州，鄉村地區也在因地制宜，探索多樣降碳路徑。 8月4日，頂部安裝光伏面板並配備充電樁的梅林村公共停車場。 吳君毅 攝 俯瞰蕭山區梅林村，不少分布式屋頂光伏在陽光下熠熠生輝。目前，該村已有60餘戶民居安裝光伏板，不僅滿足日常用電，還能把多餘的電賣出去。 村民繆文孝是村裡第一批「吃螃蟹的人」。5年前，他家屋頂安裝了6塊光伏板，只要有陽光就能入帳。「剛剛過去的7月，一共發電729度，除了夠自家用的，餘電上網還帶來253.61元的收益。」 在餘杭區徑山村，96%的森林覆蓋率和578類「野生鄰居」的生態家底，是該村打造低碳鄉村的天然優勢。 「我們聯合浙江農林大學開發浙江省首個村級竹林碳匯計量項目，科學撫育2000畝毛竹林。現在村毛竹林碳匯儲量超萬噸。」徑山村黨委書記、村委主任俞榮華介紹。 這些年，徑山村還將「綠色」藏於日常生活。「零碳」公交車站利用太陽能光伏為車站的LED屏、攝像頭及燈箱供電；景區用免費接駁車替代私家車，減少汽車碳排放；智慧茶園推行生物治蟲技術，用菜籽餅有機肥料替代化肥農藥……為鼓勵村民實踐綠色生活方式，當地推出30項低碳行為積分規則，1積分等於1元等價物，可兌換日用品或折現。2024年，徑山村村民因綠色出行、庭院美化等行為累計兌換低碳積分12萬元。 今年，徑山村入選全球環境基金「中國零碳村鎮促進項目」首批試點。「我們希望用時間證明，綠水青山就是金山銀山，零碳鄉村就是未來鄉村。」俞榮華說。(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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