金口河醫院項目綜合樓順利通過主體結構驗收
2026-01-16 23:44 3,367次浏览「我們既備受鼓舞，又深感重任在肩。我將繼續帶領企業向新而行，努力打造世界一流企業。」7月29日，第六屆全國非公有制經濟人士優秀中國特色社會主義事業建設者表彰大會在北京召開。湖南福德電氣有限公司(以下簡稱「福德電氣」)黨委書記、董事長李穩根獲得「優秀中國特色社會主義事業建設者」稱號後如是說道。 兩次轉身 成就「創新先鋒」 2019年，我國首批國家級專精特新「小巨人」企業名單公布，福德電氣榜上有名。這一年，是李穩根帶領公司從「來料加工」轉向「自主研發」的第五年。 5年時間，一家中小企業如何從「零研發」起步，成長為電力電子細分領域的「創新先鋒」？答案藏在李穩根創業路上的兩次關鍵「轉身」裡。 李穩根在福德電氣生產車間裡。受訪者供圖 第一次「轉身」是從銷售轉向製造。 2002年，做出超200萬元人民幣年度業績的「金牌銷售」李穩根辭職，創辦公司，代理銷售電阻。2003年，公司純利潤超1000萬元。看著漂亮的帳面數字，「青年創業者」李穩根心中想的是：沒有製造能力，企業走不了太遠。 2006年，他創辦東莞市福德電子有限公司，開始做消費類電子產品代加工。乘著「世界工廠」加快發展民營經濟的東風，公司業務蒸蒸日上。2013年，公司營業額超7億元。 事業順風順水，李穩根居安思危：「一件產品最多賺3元」的代加工模式，還能做多久？ 「在代工過程中，我看到國內高端電力電子測試裝備嚴重依賴進口，價格昂貴且服務滯後。更重要的是，關鍵技術受制於人。」李穩根看到，動力電池、風力發電、光伏等新興產業進入發展快車道，電力電子先進裝備的市場需求巨大，同時也是國家急需突破的領域。 於是，李穩根再次「轉身」。2014年，他回到家鄉湖南益陽，成立湖南福德電氣有限公司，從消費類電子代加工轉向電力電子高端裝備自主研發生產。 勇於邁出第一步 困難只有「三兩輕」 在投入大量成本進行研發之初，李穩根做好了「暫無產出」的心理準備。技術研發須堅持長期主義，創新不是即刻就能出結果，甚至可能沒有結果，但「不下水的話，永遠都學不會遊泳」。 科技日新月異，市場瞬息萬變，「等你把什麼都想好了，機會已經溜走了」，李穩根說，「不開始行動，想像中的困難有萬斤重；邁出第一步，困難可能只有三兩輕。」 福德電氣不斷加大研發投入，與多所高校及科研機構建立深度的產學研合作機制，創辦株洲福德軌道交通研究院有限公司……如今公司掌握了一系列關鍵技術，已授權發明專利81項，實用新型專利307項，外觀專利9項，並解決多個技術難題。 回看6年前首批專精特新「小巨人」企業名單，福德電氣「主導產品」一欄填寫的是「能源回饋型動力電池充放電檢測系統」。李穩根介紹，這項技術可將電池放電時釋放的電能回饋給工廠電網再利用，節能減排效果顯著。而且技術一直在迭代升級，現應用於儲能電池、航空航天等領域，並成為福德電氣在全球電力電子測試裝備市場的一張「金名片」。 李穩根(右)與公司員工在福德電氣生產車間內查看產品。受訪者供圖 「做時代需要的產品」 福德電氣的創新技術和產品現廣泛應用於軌道交通、新能源、艦船電力系統等領域。「電力電子裝備新技術不斷湧現，使得電網運行成本降低，安全穩定性提升，最終惠及每一個普通人。」李穩根說。 順產業變革之潮流，應國家發展之所需，這是李穩根每一次「轉身」的動力。他說，企業的發展要「緊跟國家戰略，做時代需要的產品」；個人的發展也是同理，「將個人事業融入家鄉、國家發展大局，這是一個『時代需要的選擇』」。 這片創新創業的熱土，不辜負用心耕耘的人。2024年，福德電氣積極響應共建「一帶一路」倡議，成功拓展海外市場，公司海外銷售收入較2023年實現了75%的增長。 這家快速成長的企業不忘積極回報社會。福德電氣在湘西、郴州等地區完成127個行政村電網智能化改造。此外，李穩根擔任益陽市桃江縣千工壩村第一書記5年間累計捐贈超650萬元，用於教育等公益事業。 踐行「產業報國」初心使命，履行「種德儲福」社會責任，李穩根帶領福德電氣穩步向前，在電力電子細分領域探索更多可能。(完)(《中國新聞》報記者 程小路 報導)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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