全國煤炭立體輸送格局基本形成
2026-02-17 07:02 4,538次浏览西安8月7日電 (阿琳娜 張開元)記者7日從西安電子科技大學獲悉，在信息感知技術領域的國產化、高集成、自主化過程中，西安電子科技大學信息力學與感知工程學院肖國堯、全英匯教授團隊取得產業化突破。 團隊核心專利《基於FPGA的雷達回波信號採集/回放微系統電路晶片》攻克了信息感知系統在信號採集、信號處理、近存計算等方面的極小空間片內集成關鍵技術難題，與上海威固信息技術股份有限公司完成該項專利成果轉化(轉化金額1050萬元)，助力上海威固信息技術有限公司在浙江省麗水市成功落地特種封裝基地，該基地一期工程已建成先進位造封裝產線，二期擬打造年產百萬片規模的微系統/晶片製造能力。 團隊開發了多款具有自主智慧財產權的信息感知微系統晶片產品。西安電子科技大學供圖 該團隊面向空天信息感知技術(低空經濟、民用航空、商業航天等)領域新一代綜合電子系統所面臨的SWaP-C(尺寸、重量、功耗、成本)極限約束問題，圍繞「超異構計算密度」與「納米級功能集成」的範式變革需求，突破在嚴苛SWaP-C約束下實現算力密度躍升與功能性能倍增的核心技術瓶頸，重點突破基於芯粒異構集成的自主可控多功能綜合電子微系統技術、支持認知電磁頻譜的智能射頻微系統、數字陣列異構計算架構及分布式邊緣智能處理等技術集群，著力構建空天信息系統的微納化智能處理基座，實現了從關鍵技術研發到產業應用的關鍵跨越，為空天信息領域產業鏈現代化提供科技支撐。 團隊開發了多款具有自主智慧財產權的信息感知微系統晶片產品，通過校企合作創造了顯著經濟效益，解決了新一代信息感知綜合電子系統所面臨的小型化、高集成、高性能瓶頸問題，並成功應用於某專項工程、中電科及航天科工工程產品、「引力波」探測科學裝置、「微釐空間導航星座」S3星等，有力支撐了重大工程和前沿科學裝置的整體性能提升。 前期，團隊依託陝西多源融合探測識別創新中心的技術創新成果，在西安中電科西電科大雷達技術協同創新研究院有限公司的協助下開展了產業化相關部署，並取得一定成效，獲得行業的肯定。2024年肖國堯教授獲陝西省中青年科技創新領軍人才計劃支持，該成果獲得陝西省科技工作者創新創業大賽一等獎、陝西省第三屆秦創原高價值專利大賽三等獎兩項省級產業領域獎項。未來，在該校科技園的協助與政策支持下將會大力推進信息感知微系統的產品化與產業化落地。 長期以來，肖國堯、全英匯教授團隊踐行「研教融合」理念，指導學生研發的《智芯未來——全國產高集成存儲微系統晶片》項目獲中國國際大學生創新大賽陝西賽區金獎，指導學生參加「華為」終端硬體挑戰賽獲全國總決賽亞軍。 從實驗室的圖紙到生產線的晶片，肖國堯、全英匯教授團隊以自主創新的堅實步伐，在智能感知微系統領域實現了從核心技術突破到產業應用落地的貫通，將繼續為中國高端感知裝備的自主可控與創新發展提供強勁支撐，為「中國智造」添磚加瓦。(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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