美國政府宣布首都華盛頓進入治安緊急狀態 美國國民警衛隊進駐首都華盛頓
2025-11-27 06:53 2,231次浏览青島8月15日電(張孝鵬)中國海油旗下海洋石油工程股份有限公司(簡稱「海油工程」)承建的惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊14日在山東省青島西海岸新區離港。惠州25-8項目DPPB平臺建成後將成為南海東部油田最大規模注水開發平臺，其上部組塊的起運，標誌著惠州25-8油田綜合調整項目(惠州25-8項目)組塊陸地建造完工。 8月14日，惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊離港起運。(無人機照片)陳少斐 攝 導管架平臺是目前全球應用最為廣泛的海洋油氣生產設施。惠州25-8項目DPPB平臺依託區域整體規劃，可實現鑽修井、智能採油、油氣水綜合處理以及伴生氣回收利用等多項功能。該平臺由導管架和上部組塊組成，其中上部組塊總重約14370噸，長81米、寬44.5米、高81.2米，投影面積達3600平方米。 惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊加快綠色低碳先進技術示範應用和推廣，搭載生產水餘熱發電裝置，通過火炬氣利用、溴化鋰空調等新技術，可實現廢氣、廢熱的高效回收利用，年均可減少二氧化碳排放約11800噸。在推動材料升級方面，該組塊大規模應用TMCP(熱機械控制工藝)高強度鋼，實現冶金流程減排10%，加工流程減排約5%。 惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊的建造過程中，海油工程項目團隊進行甲板片分片，將整個組塊分成9個大片進行組裝，將結構專業高空總裝工作量降低了三分之一，歷時78天完成9個甲板片的總裝工作。其中，噸位最大的甲板片實際吊裝重量達810噸，創造該公司青島場地甲板片吊裝單次最重紀錄。 此外，海油工程項目團隊優化施工步驟及建造方案，通過採用雙層片預製總裝工藝等舉措有效提高甲板片預製和總裝效率，80天內實現惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊主結構封頂，9.5個月完成6000餘根管線的安裝、28萬米電纜鋪設及52個子系統的調試任務。 惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊將於今年8月底運輸至珠江口盆地海域實施浮託安裝。惠州25-8項目DPPB平臺投產後，將進一步提高惠州25-8油田的採收率，延長油田壽命，構建形成惠西油田群區域物流及電網傳輸中心，串聯周邊已開發油田形成產業集群，推動海上能源產業鏈協同發展。(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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