中國對原產於加拿大進口油菜籽實施臨時反傾銷措施
2025-11-06 05:13 7,759次浏览長春8月5日電 (李彥國 高龍安 譚偉旗)從白城驅車前往松原，一路上最為獨特的風景便是成排的風力發電機組和光伏組件，它們與藍天、大地共同融合為一幅「綠色」的畫卷。 數據顯示，截至6月底，吉林省發電裝機容量4880.94萬千瓦，同比增長9.62%。其中，水電、風電、光伏發電、生物質和垃圾發電等可再生能源裝機3120.53萬千瓦，同比增長15.79%，佔總發電裝機比重的63.93%。 從「一煤獨大」的能源結構到「風光氫儲」多元並進，吉林省將白山松水間的資源優勢轉變為綠色動能。 吉林省能源局副局長張慧星近日接受記者採訪表示，該省在建、擬建和謀劃推動的綠色合成氨、綠色甲醇和綠色航煤項目數量和產能均位居全國前列，併入選全國氫能平臺首批5個試點省份之一。 國家電投大安風光制綠氫合成氨一體化示範項目的中控室。譚偉旗 攝 7月15日，由上海電氣集團建設的洮南市風電耦合生物質綠色甲醇一體化示範項目竣工投產，標誌著全國首批規模化綠色甲醇順利產出；7月26日，國家電投大安風光制綠氫合成氨一體化示範項目投產，並以年產18萬噸綠氨的產能成為全球最大規模的一次性投產綠色合成氨單體項目，預計年減碳65萬噸。 張慧星表示，吉林省能源產業出現了三個重要轉變，即實現了從傳統能源保底向新能源發揮牽引作用的轉變；從新能源基地建設向全產業鏈延伸，帶動新能源裝備製造業協同發展的轉變；從新能源單體項目向關聯產業耦合發展。吉林省東中西部打造了10個省級統籌綠能產業園區。 在中能建松原氫能產業園項目地，施工車輛往來穿梭，高大的白色儲罐立於一馬平川之上。據介紹，項目新能源部分風機吊裝和氫氨醇化工部分儲罐等設備安裝都已進入尾聲，預計今年九月底可以投產。 同樣預計在下半年投產的還有位於白城的中廣核吉西基地魯固直流10萬千瓦光熱項目。該項目採用「光熱+新能源」的創新模式，是東北地區首座光熱電站，也是中國高緯度地區塔式光熱技術的首例實踐。建成投產後，平均每年可提供1.8億千瓦時清潔電能。 「吉林省推動能源綠色低碳轉型，具有『三新一強』特徵，即新的能源結構、新的能源形態、新的產業體系和堅強低碳供應鏈，新型能源體系正加速形成。」張慧星表示，吉林省正積極穩妥推進能源綠色低碳轉型，確保重點工程取得預期進展，為經濟發展提供更加清潔、低碳、安全、高效的能源保障。(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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