中方敦促美方立即停止打著任何旗號對古巴實施封鎖制裁
2026-01-31 02:27 9,714次浏览今天（8月8日），位於新疆塔克拉瑪幹沙漠中心的最大光伏電站——塔油且末光伏電站累計發出綠電突破3億度。塔油且末光伏電站位於新疆巴音郭楞蒙古自治州且末縣境內，地處塔克拉瑪幹沙漠腹地，是我國在流動性沙漠中心建成的首個大型集中式光伏電站。項目於2023年5月31日併網發電，總佔地面積超過3300畝，由近26萬塊光伏板組成，配套10兆瓦儲能裝置。中國石油塔裡木油田新能源事業部經理 梁玉磊：我們通過板上發電、板下治沙，建設光伏方陣32個，固沙面積達到4000畝。有效改變了小環境風速，形成「發電-固沙-惠民」一體模式。目前，塔裡木油田在塔克拉瑪幹沙漠已建成尉犁、且末、葉城、伽師、上庫5座集中式光伏電站，總裝機規模達到260萬千瓦，光伏板覆蓋10萬畝黃沙。截至目前，這些電站累計發出綠電已突破20億度，日最大發電量超過900萬度。西北首個百萬千瓦級綠電直連項目加速推進在塔克拉瑪幹沙漠北緣，塔裡木油田建成的上庫高新區低碳轉型130萬千瓦光伏項目正在探索「綠電直連」。實施後，這也將成為我國西北地區首個百萬千瓦級「綠電直連」項目。綠電直連是指太陽能、風能發出的綠電不接入公共電網，而是通過專用線路直接向單一用戶供電。上庫光伏項目佔地3.5萬畝，配套超大型儲能系統，能最大限度破解光伏發電的波動性難題。塔裡木油田聯合國家電網、獨山子石化等企業，探索通過直連線路向附近的獨山子石化公司乙烯項目直供綠電，促進新能源就近就地消納。數據顯示，上庫項目自今年1月併網發電以來，累計生產綠電突破2億千瓦時。上庫項目綠電直連全面落地，將成為我國西北地區首個百萬千瓦級綠電直連項目，每年21億千瓦時的綠電將直供園區企業。中國電力企業聯合會規劃發展部主任 張琳：綠電直連的創新探索，有利於加大新能源消納力度，推進園區、企業綠色低碳轉型，提升市場主體的社會形象和競爭力，推進產業高質量發展。今年5月，我國發布《關於有序推動綠電直連發展有關事項的通知》，鼓勵各類經營主體投資綠電直連項目。當前，已有江蘇、雲南、青海三省發布了關於綠電直連的實施方案。
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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