中國企業加強在德投資力度
2025-11-15 22:56 9,914次浏览廣州8月5日電 (記者 許青青)據中國人民銀行廣東省分行介紹，中國人民銀行東莞市分行近日落地「零散工業廢水指標數據掛鈎貸」，將零散工業廢水產生和處理企業的規範化處理指標與銀行授信額度、利率動態掛鈎，破解企業綠色轉型融資難題。 據了解，廣東東莞製造企業集聚，工業廢水產生單位數量多、規模小、分布散，且大多中小微企業難以獨自處理工業廢水。為解決小規模工業廢水汙染問題，東莞提出將「零散工業廢水」集中處理。目前，東莞已建成6家零散工業廢水處理單位，共有近2萬家企業產生的零散工業廢水得到集中處理。 這種零散工業廢水處理模式，為東莞產業綠色低碳發展提供了重要基礎設施支撐，但部分零散工業廢水產生和處理兩端的企業在綠色轉型發展的過程中仍存在資金缺口。在中國人民銀行廣東省分行指導下，中國人民銀行東莞市分行探索提出「零散工業廢水指標數據掛鈎貸」，並推動東莞農商銀行率先落地首筆貸款。 東莞某公司是一家專注於廚具、衛具、燃氣器具等產品研發與製造企業，該企業近三個月月均產生廢水約3000噸，通過自建廢水處理設施和委託專業廢水處理企業進行合規處理後排放。在獲悉企業自建廠房、擴大產能存在融資需求後，東莞農商銀行依託其工業廢水產生和處理數據，向其提供5000萬元零散工業廢水指標數據掛鈎貸額度支持。 廢水規範處理量越多，意味著企業零散工業廢水指標表現越優，企業獲得的授信額度、享受的利率優惠就越大。在這一框架下，東莞市專業零散工業廢水處理企業也成為享受此優惠方案的「綠色標杆」。華保公司是東莞市零散工業廢水處理中心之一，年廢水處理量8.5萬噸。該企業近日獲貸100萬元，授信總額3000餘萬元，並階段性獲得利率優惠20個基點。 中國人民銀行廣東省分行表示，將持續完善和推廣「央行再貸款+零散工業廢水指標數據掛鈎貸產品+風險補償」融資支持模式，為更多零散工業廢水產生和處理兩端的中小微企業提供綠色發展資金支持。(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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