天津8月14日電 題:天津西青「隱形冠軍」集群崛起創新突破築牢產業根基 作者 江瑩 薛淳月 在天津西青區賽達工業園的智能車間內,碳纖維原絲經歷精密蛻變,化身為強度十倍於鋼材的核心材料。這一幕不僅是卡本科技的技術突破縮影,更是天津西青創新生態孕育的「隱形冠軍」企業群像——它們以關鍵技術突圍,正重塑區域產業競爭力。 天津市西青區工信局最新數據顯示,截至2025年上半年,該區創新型中小企業已達498家,其中天津市「專精特新」中小企業221家,國家級專精特新「小巨人」企業20家。這一優質企業梯隊,正成為驅動區域產業向高端躍升的核心引擎。 圖為天津西青經濟技術開發區。(無人機照片)記者 佟鬱 攝 協同創新:破壁攻堅顯擔當 「立體視覺是未來自動駕駛的關鍵支撐。」中科慧眼(天津)電子有限公司總經理蔡華偉介紹。在京津冀協同戰略和天津西青經開區政策支持下,這家深耕立體視覺的企業十年磨一劍,成功打破國外企業在自動駕駛感知算法與磁流變懸架系統的技術壟斷。 「我們實現了全站式自研,技術指標已超越國際同行。」蔡華偉表示。面對早期晶片依賴進口的困境,中科慧眼聯合國內晶片企業協同攻關,穩步推進國產化替代進程。天津西青完善的智能網聯汽車產業政策體系,正加速技術研發到產品製造的鏈條貫通,推動智駕產業集群加速成型。 材料革命:中國標準築基業 在卡本科技的智能產線上,「工業黑金」碳纖維複合材料承載著基建強國的重量。主導制定19項行業標準、產品廣泛應用於國家重大工程,卡本不僅佔據千億級基建加固市場重要地位,更以自主技術築牢安全基石。 面對高速公路橋梁加固材料長期受制於人的困境,卡本科技自主研發的智能預應力碳纖維板集成光纖傳感技術,為西青區王穩莊鎮天源道橋提供24小時安全守護。從技術攻關到工程應用,中國新材料正書寫安全自主的新篇章。 能源新局:前沿探索拓藍海 新能源賽道同樣激蕩著西青智慧。當鋰電池和鉛酸電池安全環保性成為全球難題,華神(天津)新能源科技有限公司自2008年率先探索水系鋅—碘電池替代路徑。「研發初期質疑不斷,如今國內外已有近百個課題組跟進研究。」公司負責人袁志好感慨道。 在天開西青園創新沃土上,華神新能源與產業鏈夥伴緊密協作,加速技術轉化與產業協同。「園區為科研理想提供了高效落地的土壤。」袁志好表示。新能源新材料企業集群在此匯聚,持續為區域經濟注入綠色動能。 智造出海:自主可控闖世界 天津宜科自動化的生產線上,為寧德時代新能源定製的傳感器正精密排布。這種應用於電池生產線的高精度小型化傳感器,曾是中國製造業的痛點——毫米級雷射測距產品長期被德國壟斷。 投入三年近千萬元研發經費,宜科成功突破核心零部件技術壁壘。其41位絕對值多圈編碼器、微米級雷射測距傳感器等20餘項核心技術產品實現進口替代,更在歐洲與北美設立分支。即將在天津召開的上合組織峰會,將為更多如宜科般的天津企業敞開國際市場新通道。 從中科慧眼的「智能之眼」到卡本科技的「工業黑金」,再到宜科自動化的「精密感知」,天津西青區「隱形冠軍」企業群的崛起絕非偶然。政府精準的政策支持與創新服務,為企業營造了潛心突破的優良生態。 「這些企業如同創新『盆景』,正匯聚成引領產業鏈升級的壯闊『風景』。」天津市西青區工信局相關負責人指出。天津西青「隱形冠軍」集群突破技術壁壘的實踐,不僅是企業自身的跨越發展,更是區域經濟向全球產業鏈高端攀升的堅實足跡——它們以自主創新之光照亮「新質生產力」發展之路,為京津冀協同發展寫下生動註腳。(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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