越南師生桂林行：重走先輩路 賡續中越情
2025-11-07 06:26 8,965次浏览央廣網北京8月13日消息(總臺中國之聲記者任夢巖)據中央廣播電視總臺中國之聲《新聞縱橫》報導，夜間的馬路上，您是否有過被一束突如其來的強光晃到的經歷？部分電動自行車違規加裝超強遠光燈，給城市夜路埋下隱患。特別是逆行的電動車，改裝後的大燈能把人晃到睜不開眼，而這樣的產品，仍在市場上公然銷售。 近日，多地開展針對電動自行車違規改裝燈光的專項行動。但專家指出，我國尚未制定電動自行車遠光燈的相關標準，亟須多管齊下，給違規大燈踩一腳「剎車」。那麼，「燈光刺客」相關的一系列銷售、改裝亂象該如何有效進行監管呢？ 夜間是否遇到過迎面而來的強光？瞬間致盲且看不清路，有不少人都反映過此類問題，讓人頭疼。 一名群眾表示：「晚上挺多見的，很刺眼，比我們家汽車大燈還亮，瞬間我就眼盲了。」 另一名群眾反映：「很多電動車燈亮度都調得很高，燈光應該往下照，但仍可能往上照，很有安全隱患。」 同時，在短視頻平臺上，有大量介紹電動自行車加裝大燈的視頻，有的號稱比汽車大燈還要亮，照三四百米都沒問題。 一名短視頻博主介紹：「接下來打開車燈，開關往前推是近光，往後推是遠光。遠光也很不錯，照三四百米一點問題沒有。以後路上看見會車不切換近光的，可以直接閃他。像大貨車或者雷射大燈、LED大燈，可以直接秒殺。就這個燈光誰敢跟你不切換近光？」 號稱可以「秒殺」大貨車遠光的改裝大燈，當電動自行車在街頭巷尾逆行時，也可以晃暈行人和其他正常駕駛者。而此類產品，卻可以隨意售賣，改裝成本極低。記者搜索各家電商平臺，此類電動車LED大燈可以正常售賣，售價多在20-30元左右。除外置加裝外，不少產品可以由消費者自行替換原廠燈光，自稱告別「原廠蠟燭燈」。 前不久在北京交管部門的夜間執法檢查中，多位改裝大燈的電動自行車騎行者被攔下，交警對騎行者進行了處罰。 交警：前面的燈是自己加裝的嗎？ 騎行者：燈不亮，我肯定需要換個燈，不然我晚上騎車怎麼辦。 交警：原燈呢？ 騎行者：原燈壞了，壞了我肯定需要裝一個。 交警：壞了你應該修原廠的。 騎行者：人家沒有原廠燈。我讓他給我換原先的，他說換不了，後來我掏錢裝了個燈。 交警：儘快恢復原貌吧。 今年以來，湖南省、江西省也開展針對電動自行車、摩託車非法改裝燈光行為的整治行動。 江西吉安峽江縣交警大隊姚永忠介紹，整治採取「定點檢查+流動巡查」模式，在城區主幹道等重點路段不間斷設卡排查，同時還聯合市場監督管理部門，對轄區內電動自行車銷售點、維修店鋪進行摸排走訪，宣傳相關法律法規，從源頭遏制非法改裝行為。 姚永忠介紹：「電動自行車電池標稱電壓不得大於48V，電動機額定功率不得大於400W。」 也有外賣騎手坦言，夜裡為了看得清楚點，很多人都會選擇加裝大燈。 一名外賣騎手表示：「晚上跑夜班可能到凌晨1到3點左右，有時候看不清，或者是車本身亮度不夠，就想著加裝大燈。配備得多的話就幾百塊錢，少的話就幾十塊錢，花點手工費找個修車的就行。」 查詢電動自行車安全技術規範的現行標準和即將在9月1日實施的新國標發現，標準都只對電動自行車前燈、近光燈進行了相關要求，沒有涉及遠光燈的相關內容。清華大學交通研究所副所長楊新苗介紹，電動自行車按照非機動車標準只設計了近光燈，而遠光燈更多用於機動車，隨處可買的遠光燈，讓治理難度加大，特別是現行國標的電動車，存量極大。 楊新苗介紹：「現在有4億多輛電動自行車，遠光燈的問題比較顯著，一定要儘快治理。但治理過程中發現相關標準的規定還是比較模糊，標準只對近光燈的使用進行了要求，沒有對遠光燈的使用進行約束。」 楊新苗建議，隨著新國標的實施，在速度、重量等限制的同時，對加裝遠光也應該有所限制。 楊新苗建議：「所有的新國標電動自行車，應該按照標準來——只有近光燈沒有遠光燈。任何加裝遠光燈的行為都是不對的。在會車的時候，或者對面有行人和自行車過來時，要從遠光燈切換成近光燈，但是這個工作量非常大。像兩輪電動車的用戶，沒有駕照，也沒有經過駕駛培訓，所以治理起來很難。治理遠光燈的問題是有難度的，我們希望從根上治理它。」 北京警察學院教授柳實此前建議，應該深化外賣、快遞等行業用車監管，積極研究攝像頭對電動自行車濫用遠光燈違法行為的抓拍，擴大管控範圍，同時加大對網絡電商的監管，要求商家提供產品專業機構的檢測報告，並在商品網頁上增加對加裝遠光燈上路的安全提示。而加裝了遠光燈的電動自行車一旦上路，屬於不按規定使用燈光的交通違法行為，應當參照機動車的相關規定進行查處。 柳實表示：「按照違反遠光燈使用的法條，可以罰款1-200元。如果在路上違法騎行或違法使用這種超標燈光而引發事故，可能要承擔相應責任，甚至要承擔刑事責任。我們市場監管、城管等部門，也要對這些違法經營違法加裝的門店，依法進行處罰，根源上杜絕這種違法現象。」
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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