多國代表探訪閩北科特派和科技小院
2025-11-19 22:28 9,859次浏览上海8月8日電 (謝夢圓 徐海軍 申屠高昊)8日下午，在洋山港海事局遠程電子監控與現場指揮的全方位安全保障下，內貿滾裝運輸船「世源」輪最後一根纜繩順利帶妥，完成全部靠泊程序。這標誌著上海臨港新片區南港二期汽車滾裝碼頭建成後的首艘內貿滾裝運輸船試靠泊作業圓滿完成。 據悉，上海南港碼頭二期項目計劃於今年下半年正式投運。投運後，「臨港製造」商品車及工程機械的國內國際滾裝運輸有望迎來爆發式增長，實現跨越式發展。 8日，上海臨港新片區南港二期汽車滾裝碼頭完成首次船舶試靠作業。洋山港海事局供圖 作為區域海運樞紐的重要升級工程，南港二期碼頭設計總長740米，可同時滿足7萬噸級滾裝船與5萬噸級綜合船舶的靠泊需求。配套建設的968米引橋採用雙向4車道設計，與一期引橋形成高效互補聯動格局，可大幅提升港口集疏運能力。 南港二期碼頭建設施工區域位於杭州灣北岸，周邊碼頭作業岸線密集，通航環境複雜，且常年受冬霧強風、颱風等惡劣氣象影響，水上施工作業要求高，施工難度大。為確保該項目建設順利推進，洋山港海事局主動靠前提前介入，在項目初期針對性制定通航安全管理建議和安全保障方案，依託「網際網路+海事政務」服務模式，大幅縮短水上施工相關事項的審批時間，同時嚴格把控施工船舶「準入關」，杜絕不符合安全要求的「帶病」船舶參與施工作業。工程建設期間，創新啟用遠程電子巡航與船舶現場點驗相結合的監管模式，對施工船舶實施重點安全監督檢查，確保船舶適航、船員適任，航行、停泊和作業全過程符合安全規範。 據統計，整個建設階段洋山港海事局累計開展80餘次現場檢查，幫助施工船舶整改缺陷160餘項，累計開展1500餘次遠程電子巡航，對施工船舶進行安全信息提醒800餘次，為項目的順利推進築牢了安全屏障，實現了施工全程零安全事故。 船舶試靠作業是碼頭正式啟用前的關鍵一環，為保障此項試靠順利開展，洋山港海事局主動對接碼頭與船舶，協同確定船舶動態計劃，組織開展前沿水域海測，並充分利用精細化氣象信息，精準測算潮汐、流速等水文信息，確定實船作業最佳靠泊時間窗口。作業期間，洋山VTS(船舶交通管理中心)對「世源」輪實施全程監控護航，劃定安全警戒區，並協調應急力量現場待命，確保整個試靠過程安全、順利、可控。(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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