鋰電池熱失控預防研究獲進展
2025-11-22 07:10 4,467次浏览7月22日，兩列滿載元明粉、鈦精礦的「北向班列」分別從四川成都、攀枝花鳴笛啟程，駛向山東青島、淄博；同一時間，一列滿載電子設備、汽車零配件等貨物的「北向班列」回程列車從青島駛向成都。 新開「北向班列」貫通川魯—京津冀，每周開行2至3列。以四川至山東為例，目前物流運輸95%以上依靠公路，運價波動較大，物流成本較高。「北向班列」開通後，將進一步強化「公轉鐵」，優化運輸結構，降低製造企業運行成本。 7月23日，一列裝載著板材的貨櫃貨運列車，從南寧國際鐵路港發往欽州港東站，計劃轉運至欽州港裝船再運往越南海防港。這是繼廣西貴港「黑貨」物流總包專列之後發出的首趟「白貨」物流總包列車，填補了區內「白貨」跨境運輸物流總包的空白，為廣西拓展東協市場跨境物流體系，又增添一條高效通道。 在物流新通道建設持續推進的背景下，我國物流行業運行態勢也迎來新動態。近日，中國物流與採購聯合會發布了2025年7月份中國物流業景氣指數，數值為50.5%，較6月回落0.3個百分點。 對此，中國物流與採購聯合會副會長何輝認為，7月指數儘管受到一些因素影響有所回落，但繼續保持擴張態勢，前7個月數據綜合顯示，物流需求增勢平穩。後期來看，業務活動預期指數連續保持在55%以上高景氣區間，回升動力和市場預期總體較好。 分項指數中業務總量指數、新訂單指數、庫存周轉次數指數、資金周轉率指數、物流服務價格指數、固定資產投資完成額指數、從業人員指數和業務活動預期指數處於50%以上擴張區間。 中國物流信息中心副總經濟師胡焓表示，從今年前7個月數據看，物流需求增勢平穩，「以舊換新」國補政策連續發力，區域補貼和產品品類不斷擴充，同時企業創新大、小家電「線上線下聯動」「拆舊裝新一體」等優質服務，帶動民生消費領域消費場景進一步擴大，物流需求進一步增長，大宗商品和原材料物流需求放緩但具備回穩基礎。 2025年上半年，我國物流行業呈現「穩中有進、質效雙升」的發展態勢。社會物流總額保持穩定增長，內需潛力加速釋放，需求結構持續優化。物流供給端同步升級，細分領域協同提質，行業景氣水平整體向好。在產業結構優化、政策精準發力與技術創新賦能的多重作用下，社會物流總費用與GDP比率穩步回落，降本增效成效顯著，為物流高質量發展提供了堅實支撐。 數據顯示，上半年，全國社會物流總額171.3萬億元，按可比價格計算，同比增長5.6%，增速比一季度回落0.1個百分點。分季度看，一、二季度分別增長5.7%、5.5%，基本延續了較快增長態勢，彰顯出我國物流需求支撐經濟穩健發展的基礎作用。 此外，在產業提質升級的強勁驅動下，上半年我國物流行業供給端積極變革，多數細分領域運行態勢良好，物流供給規模與結構同步升級。從市場規模看，上半年物流業總收入6.9萬億元，同比增長5.0%，增速比一季度提高0.1個百分點。從物流供給規模看，社會總需求擴張釋放物流市場潛力，物流供給升級支撐經濟增長。 中國物流信息中心相關負責人表示，展望下半年，隨著政策持續發力，升級製造、綠色發展、民生消費等領域物流有望延續良好態勢，傳統製造中的落後產能或將持續回落，進口跨境物流承壓局面有望改善。全年社會物流總額增速有望保持5.5%左右。 該負責人指出，在規模穩定產業提質的背景下，物流高質量發展仍需以政策、技術、模式、營商環境等多輪驅動為抓手，促進有效降低全社會物流成本，助力物流從「規模擴張」向「質效升級」加速邁進。(人民網記者 喬雪峰)
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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