國臺辦：臺灣從來不是也絕不可能成為一個國家
2025-10-29 19:01 7,381次浏览阜陽8月4日電(梁靜茹)在安徽省界首市，一條資源循環利用的綠色產業鏈條蓬勃發展。這裡年回收利用廢舊蓄電池、廢鋁材、廢塑料400多萬噸，擁有再生鉛產能99萬噸；再生動力電池年產能1億隻以上，全國市場上每5隻動力電池中，就有1隻是「界首造」。 錨定「千億級產業」目標，界首循環經濟正在綠色化、智能化的新賽道上疾馳。 廢舊電池在界首被視作「加工後的礦產」。在安徽南都華鉑新材料科技有限公司(以下簡稱「華鉑新材料」)車間內，來自比亞迪等巨頭的廢舊動力電池經歷著技術重生。公司採用「物理破碎—無氧熱解—篩分提純」的自主工藝，使銅、鋁、鋰等材料的回收率高達98%以上。 在安徽南都華鉑新材料科技有限公司，技術人員正在進行試驗。界首市宣傳部供圖 一路之隔，天能電池(安徽)公司的智能工廠裡機器人正在精準作業，自動化產線高效運轉。園區首創的鉛酸電池領域「富氧側吹」制酸技術，能將煙氣中的硫回收為精製硫酸並回用於生產，該技術榮獲安徽省科技進步一等獎，帶動了全行業的綠色升級。 圖為安徽南都華鉑新材料科技有限公司生產車間。界首市宣傳部供圖 目前，界首市已形成「回收+處置+產品化」的循環經濟全產業鏈。從「撿回來」到「造出來」，再到「引進來」，界首吸引了駱駝、雅迪等一大批下遊行業龍頭紛紛落戶，在這裡完成入鏈、強鏈、固鏈和延鏈。 界首循環經濟產業園的核心競爭力，在於其高度協同的產業閉環。天能所需的鉛錠、塑殼，由園區企業足量供應；華鉑新材料提煉的碳酸鋰，直接供應給下遊材料廠；更關鍵的是，天能回收的舊電池，可在園區內就地完成拆解、冶煉和再生，真正實現了「進來一隻舊電池，出去一隻新電池」的資源永續循環。 界首田營科技園是目前全國最大的再生鉛綠色回收利用基地和動力電池循環利用新能源生產基地。園區年可回收利用廢舊蓄電池160萬噸，年產再生鉛近100萬噸，加工蓄電池2800萬千伏安時，分別佔全國產能的1/3、1/5。使近百萬噸廢鉛蓄電池在此煥新重生。 創新是產業壯大的核心驅動力。最新數據顯示，界首在皖北地區科技創新指數與研發投入佔比均位居首位，在阜陽市則以創新平臺數量和國家級專精特新「小巨人」企業數量領跑。 這一從「垃圾堆」上崛起的產業，正釋放多重效益：帶動近5萬個家庭增收，推動農民人均純收入增長10%以上；年加工再生塑料260萬噸，節約石油1000萬噸，相當於少建8個中型化工廠；覆蓋全國的回收網絡讓10萬餘人參與廢舊物資回收，有效減少資源浪費與面源汙染。 從「吃幹榨淨」廢舊電池的每分價值，到以科技為傳統產業注入新動能，界首用「循環」理念在皖北大地書寫出「變廢為寶」的千億產業篇章，為資源型城市轉型提供了極具韌性的「界首方案」。(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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