江蘇省無錫市人大常委會黨組成員蔡葉明接受審查調查
2025-11-06 23:14 9,973次浏览今天(8月15日)，由國家認監委制定的《強制性產品認證實施規則 移動電源、鋰離子電池和電池組(試行)》正式施行，強化移動電源、鋰離子電池和電池組強制性產品認證管理。 新規涵蓋了認證模式、生產企業分類原則、獲證後監督等13條具體內容，重點提到了以下三個方面： 強制性產品認證 即「3C認證」 3C認證是我國為保護消費者人身安全、國家安全及環境，依法實施的強制性市場準入制度。根據國家規定，正規上市的充電寶必須取得3C強制認證。 新規指出，認證委託人應當在產品本體的適當位置或產品標牌上加施標準規格認證標誌或自行印刷/模壓認證標誌，並確保認證標誌的管理、使用符合《強制性產品認證管理規定》及國家認監委有關文件的要求。 企業需備案、認證 新版規則指出： 相關指定認證機構應當依據新版規則和強制性產品認證通用實施規則要求，制定對應的認證實施細則，向國家認監委備案後方可按照新版規則實施認證並頒發認證證書。 此前已經頒發的有效強制性產品認證證書可繼續使用，認證證書轉換工作採取到期換證、產品變更、標準換版等自然過渡的方式完成。 重抽查、留樣品、可追溯 新規增加了對生產企業關鍵工序的明確要求，提高了飛行檢查(一般指事先不通知被檢查部門實施的現場檢查)比例，同時要求企業及相關機構在抽樣與測試環節必須同步進行視頻記錄，留存樣品，為質量追溯提供依據。 有了這些新規加持，關於移動電源、鋰離子電池和電池組的生產、檢驗要求更趨完善。 不僅有新規，針對移動電源的安全技術規範也在制定中！7月15日，工業和信息化部正式公開徵集對《移動電源安全技術規範》等制修訂計劃項目的意見，制定後的強制性國家標準將對包括充電寶在內的移動電源設置更嚴格的技術標準。 3C真偽這樣辨！ 有網友發現，在一些購物平臺上，部分商家違規低價售賣3C認證標籤貼紙。 那麼如何辨認3C標識的真偽呢？ 從3C認證標識的正面對光觀察它，標識為白色底板、黑色圖案。用目光對準標識畫面觀察，應有深遠的立體感覺，有真實感。如果沒有立體效果，那麼可以判斷是仿冒的標識。 也可以登錄中國質量認證中心的官方網站查詢。 點擊「證書查詢」，選擇製造商，能查詢到結果的表示符合國家安全標準，如果顯示「沒有找到該證書」，就是不合格的，也可將防偽碼輸入到「證書編號」中查詢。 如果說普通充電寶因充電過程中存在過充發熱等安全隱患，那麼磁吸充電寶是否就一定安全呢？ 磁吸充電寶更安全嗎？ 磁吸充電寶因其小巧、便捷受到不少消費者青睞，但不用線充電並不意味著絕對安全，前不久就發生了一起磁吸充電寶故障起火事件。 磁吸充電寶故障 致車輛起火 近日，浙江台州王女士剛買兩年的私家車駕駛艙突然起火冒煙，消防員及時趕到將火撲滅。經調查，起火原因是放置在車內的磁吸無線充電寶發生故障，導致車輛起火。 一個小小的充電寶竟燒壞了一輛車，讓人惋惜之餘也提醒人們注意充電寶潛藏的危險隱患！ 消防人員提示，磁吸無線充電寶雖便捷，但對電路穩定性要求更高。購買時也需要確認是否通過3C認證，同時，也要避免將其長時間置於高溫環境(如暴曬的車內)，減少自燃風險。 充電寶什麼情況下 易自燃？ 受外力衝擊 充電寶等鋰電池產品在乘坐飛機時不能放入託運行李中，因為在重物擠壓的情況下，充電寶很容易起火。 如果充電寶的外殼質量不過關，一旦發生擠壓、衝擊、針刺或磕碰、跌落，充電寶內部電路和電芯極易出現短路、電芯漏液等問題，可能造成冒煙、起火、爆炸。 過充 給充電寶充電時若長時間不關電源，充電寶電池將處於過度充電的狀態，易發生電路故障，進而爆炸。 過熱 充電時，如果將充電寶放在不利於散熱的環境，或置於太陽下等高溫區域，都可能引發自燃甚至爆炸。 防自燃這幾點要注意 日常使用充電寶時，應注意以下幾點： 避免重壓或強烈震動，以防出現短路或爆炸等情況。 不使用時，應把充電寶放在通風處，避免在暴曬或潮溼的環境存放。 給充電寶充電時，儘量使用原裝插頭，或購買與充電寶參數一致的充電插頭。 控制好充電時間，不要長時間給充電寶充電。 一旦充電寶起火，常見的泡沫、乾粉等滅火器沒有太大效果，容易造成復燃，最佳滅火方式還是用水。 國家應急廣播提醒 安全無小事 充電寶新規的實施 為行業規範提供了有力保障 作為消費者 不論選購哪種類型的充電寶 均應認準「3C」標識 避免重擊、暴曬、過度充電 如發現充電寶過熱、變形等異常 應立即停止使用 必要時撥打119報警求助 來源：國家應急廣播微信公眾號
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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