戴文淵：上市不是退休，AI行業每天都像在「打仗」
2025-10-26 01:26 7,162次浏览衢州8月12日電(左宇坤 陳溯 吳君毅)在浙江大學衢州研究院生物基化學品研究所，特聘副研究員王洪坤向記者展示了一張看似和普通白紙無異的疏水紙。但不同於普通的紙張沾上水就會被潤溼，這張白紙被噴上水後則像一片荷葉，承託著水珠在上面晃來晃去，一點也沒被浸潤。 王洪坤介紹，這張「荷葉紙」的特別之處在於有一層納米纖維素塗層。納米纖維素是植物纖維的「納米鋼筋」，是一種綠色環保的高性能造紙化學品，可顯著提升特種紙的力學強度、光學透明性、阻隔性和功能性(如電磁屏蔽)。 因為其高長徑比、低密度、高強度、低熱膨脹係數、高生物相容性等特點，在生命健康、電子信息和複合材料中有廣泛的應用前景，廣泛應用於標籤離型紙、高透明紙、電解電容器紙等高端特種紙領域，助力產業綠色升級，是我國造紙、紡織等產業轉型升級的關鍵材料之一。 「過去的特種紙屬於高耗能特種紙，大多會使用到矽油等非環保塗層材料，又無法回收再利用。」王洪坤表示，團隊打造的納米纖維素塗層的疏水紙，原料來自於天然的植物纖維，為農業廢棄物的高效利用和高性能生物質複合材料的開發提供了有力支持。 「我們的纖維素是從秸稈、毛竹等廢棄物中提取的，再製備得到納米纖維素。」如同王洪坤所言，如當一捲紙的原料從森林轉向農田，背後是許多曾經的高耗能產業正在書寫的嶄新未來。 航拍浙江大學衢州研究院常山港院區。 供圖 在浙江大學工程師學院衢州分院、浙江大學衢州研究院(簡稱浙大衢州「兩院」)的生物基化學品研究所實驗室裡，秸稈搖身一變，以可再生航空燃油、農用地膜、特種紙等形態出現。不僅可以獲得「秸稈變衣服」「秸稈變地膜」等生物新材料，還可以實現「秸稈變乙醇」「秸稈變航油」等生物基能源。 創新與人才，是新質生產力的源頭活水。近年來，衢州大力推動產業鏈與創新鏈、人才鏈深度融合，與浙江大學共建工程師學院衢州分院、衢州研究院，聚焦新能源、新材料、集成電路、高端裝備、生命健康等產業鏈，打造高能級科創與成果轉化平臺，不斷提升產業「含新量」「含金量」。 衢州市常山縣有一種名為常山胡柚的特色水果。結合當地特色，浙大衢州「兩院」聚焦胡柚全果高值化利用(全果利用與成分提取)：果皮提取柚皮苷(食品添加劑)，果泥(化妝品原料)，果渣(生物質原料)，助力「吃幹榨淨」零廢棄，提升綜合收益。 「2022年，我們和常山縣一家企業進行技術合作，為它進行中試技術開發。開發的產品是從胡柚果皮中經過物理提取與化學轉化，得到的一個高附加值產品——新橙皮苷二氫查爾酮。」浙江大學衢州研究院專用化學品研究所副研究員劉曉玲對記者介紹，它的甜度是白糖的1500-1800倍，幾乎沒有熱量且很健康，可以作為代糖使用。 但這家企業規模較小，如果自己建設中試生產線需要投入很大。劉曉玲表示，浙大衢州「兩院」中試平臺為其減少了大量設備和人力成本。經過中試開發後，企業獲得了從小試到規模化生產的技術驗證和安全保障。 中試平臺是緊密連接創新鏈上下遊的重要橋梁，加快中試基地建設是打通科技成果轉化的「最後一公裡」。浙江大學衢州研究院，依託浙大雄厚的科研實力和衢州完善的化工產業配套支持，還有專業化的中試設備，成為懂行的技術「陪跑員」，幫助企業解決「燃眉之急」。 該中試平臺受到企業，尤其中小企業的青睞。截至目前已入駐中試項目51項，完成中試證39項，吸引多家外地企業來衢開展中試，形成「中試+招商」的窗口效應，目前中試平臺已列入首批工信部製造業中試平臺重點培育庫。 從納米纖維素塗層的「荷葉紙」到胡柚全果的高值化利用，從秸稈變航油到中試平臺的「陪跑」服務……在這裡，農業廢棄物煥發新生，傳統產業邁向高端，中小企業獲得騰飛的翅膀。這種以科技創新助力產業綠色低碳發展的真實實踐，不僅是科技成果轉化的搖籃，更是產業鏈與創新鏈深度融合的典範。(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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