搶抓電商發展機遇 臺青「登陸」直播帶貨
2025-11-17 01:49 7,397次浏览近期 多地強降雨持續 造成路段積水 而電動自行車遇水後極易短路 導致電池自燃 近日，湖北宜昌一小區居民暴雨天騎電動自行車返回家中，到家後發現電動自行車電池已經泡水，他將電池取下帶回家中進行了擦乾處理。 第二天5時左右，他和家人在睡覺時突然聽到一聲巨響，起床查看發現，電動自行車的電池外殼裂開，房間內還充斥著塑料煳味。隨後，他將已經發燙的電池放到了門外樓梯間內。 20多分鐘後，電池發生多次爆燃。小區物業保安值班人員發現該樓層感煙探測器異常，迅速趕到事發樓層，用滅火器將火撲滅。 電動自行車電池泡水 不止熄火那麼簡單 電池涉水後，電動自行車可能還能騎行，但涉水電池會埋下極大的安全隱患。 電機損壞，運行費力 質量越好的電機做工越精良，相應的防水能力也更強，但隨著使用時間的增加，電機中軸油封磨損老化，防水性能也會降低。電動車泡水後，電機極易受潮短路，造成電機運行費力。 電池損壞，導致爆炸 無論是鉛酸電池還是鋰電池，一旦進水，均易導致正負極短路，輕則損壞電池，重則將直接導致電池燒毀甚至爆炸。 控制器損壞，引起電機反轉 通常，電動自行車的控制器具有一定的防水能力，但如果長時間浸泡在水中，控制器極易被燒壞。 電動自行車泡水後怎麼辦？ 三個錯誤動作❌ 勿啟動：泡水後通電會加速短路，切斷電源是第一要務。 勿充電：潮溼狀態充電=點燃「火藥桶」，務必徹底乾燥後再行動。 勿暴曬：陽光下直接烘烤電池或車身，可能變形甚至釋放有害氣體。 正確處置方式✅ 取出電池 電動自行車泡水後應立即取出電池，用幹布擦拭表面及接口，置於陰涼通風處自然晾乾48小時以上，切勿用熱風吹。 清理泥沙 打開坐墊、面板，衝洗沉積汙泥，重點擦拭線束接口、控制器縫隙。用吸水布包裹車身，輕拍排出隱藏積水。 及時送檢 泡水過的電池，建議要及時送到車輛專門的售後維修店進行檢查和處理。 電動自行車起火怎麼辦？ 牢記「黃金30秒」 嘗試滅火 電動自行車發生故障後，短短30秒內即可出現明火，濃煙有毒氣體擴散速度遠超居民逃生速度，吸入3-5口即可致人昏迷，甚至失去生命。 在「黃金30秒」內，如發現火勢尚在可控範圍內，應迅速用乾粉滅火器或二氧化碳滅火器滅火。嚴禁用水基滅火器對電動自行車進行滅火處理，否則極易發生觸電危險。 立即撤離 若火勢已經失控，進入猛烈燃燒階段，需立即撤離。 求助報警 撤離到安全區域後，及時撥打119火警電話求助。 國家應急廣播提醒 騎行電動自行車時如果涉水 要警惕積水中的漩渦 防止駛入缺失井蓋的深井等 危險區域 電動自行車電池一旦泡水 切勿大意 科學處置
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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