感知生態之變丨我國成為全球增綠最多最快的國家
2025-12-22 18:58 4,129次浏览合肥8月9日電 (儲瑋瑋 劉鴻鶴)今年上半年，安徽汽車產量達149.95萬輛，其中，新能源汽車產量73.09萬輛，雙雙位居全國第一，引外界關注。 「數字汽車以算法和數據為核心驅動，深度融合感知、計算、通信、控制、交互和服務架構，是具備智能、可進化能力的下一代汽車形態。」安徽省新能源汽車產業集群建設戰略諮詢委員會執行秘書長、安徽省未來智能網聯新能源汽車創新中心主任任林傑9日在接受採訪時說。 7月1日，位於安徽省合肥市的一家汽車製造基地，機器人在造車流水線工作。 記者 儲瑋瑋 攝 任林傑介紹，數字汽車以整車物理結構為「硬體骨架」，以電子電氣架構為「神經中樞」，以數據為進化的「核心燃料」。「誰能在數字汽車物理結構、信息架構和數據系統方面率先實現革新和突破，就能掌握數字汽車發展主動權。」 目前，安徽集聚了7家整車企業，引育規上限上零部件企業3000餘家、後市場企業1700餘家。合肥長安汽車有限公司相關負責人認為，數字汽車是以智能駕駛為核心，具備高效交互體驗和服務的新型汽車產品形態。 7月1日，蔚來汽車創始人、董事長李斌在合肥接受採訪時說，汽車行業因智能電動汽車的浪潮，重新成為科技創新的制高點。智能電動汽車是信息技術、能源和汽車三個行業融合的創新產物。 2024年11月12日，工人在黃山市的一個汽車配件生產車間工作。 記者 韓蘇原 攝 7月下旬，奇瑞汽車股份有限公司董事長尹同躍在此間介紹說，2025年，奇瑞銷量將突破300萬輛、營業收入6000億元人民幣，衝刺全球汽車行業前十。未來，奇瑞將聚焦電動化、智能化、低碳化和全球化，並全面擁抱AI(人工智慧)。 在任林傑看來，汽車整車與零部件企業應是「魚水關係」，隨著AI技術發展，雙方界限會變模糊，應通過合作共同應對智能化、電動化帶來的挑戰與機遇。 「數位技術已成為貫穿汽車研發、生產、應用全生命周期的『創新催化劑』。」中國汽車工業協會總工程師葉盛基認為，全球汽車產業發展浪潮的背後，正是智能汽車生態對傳統汽車產業邏輯的助推升級：汽車不僅承載著交通工具的功能，而且是能持續升級的「移動終端」。 2024年10月1日，2024合肥國際新能源汽車展覽會吸引眾多消費者參加。 記者 韓蘇原 攝 任林傑強調，數位技術可以優化底盤控制、電驅動系統控制和通信體系，從而增強汽車的智能化和安全性。此外，它還貫穿於汽車的研發、生產、銷售和服務環節，通過大數據和人工智慧實現精準的產品定義和設計優化，有效縮短研發周期並降低成本。 儘管安徽汽車產業取得了顯著成績，但仍面臨挑戰。任林傑指出，產業規模日益龐大，這要求有關方面對創新技術的捕獲和研判需更加精準。地緣政治等因素也給汽車出海帶來一定困難。 「今後，安徽將聚焦整車產品創新和零部件供應鏈創新，以創新引領推動產業繼續保持領先。」任林傑說，安徽還將吸引全球研發和創新資源，與現有產業生態結合，共同打造產品、品牌和汽車文化。 任林傑對安徽汽車產業充滿信心，認為這裡將成為具有全球引領力的汽車產業集群。「未來，安徽產業集群將以汽車為核心母生態，連接飛行汽車、低空經濟、空天地一體化智慧交通、具身智慧機器人等泛產業集群。在母生態中，新材料、新一代信息技術、AI、新能源等將得到廣泛應用。」他說。(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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