廣西壯族自治區防城港市委原常委、秘書長楊亞俊被「雙開」
2026-01-22 09:22 8,164次浏览二連浩特8月11日電 題：內蒙古二連浩特的風，照亮京津冀千家萬戶 記者李愛平 「一年刮兩次，一次刮半年。」以多風著稱的內蒙古自治區二連浩特市，正在借風發電。目前，內蒙古一家大型國企已將綠電，源源不斷地送入華北電網，而這些綠電也正在一點點地點亮京津冀的璀璨夜空以及千家萬戶。 圖為內蒙古二連浩特市運行的風電項目。記者 李愛平 攝 「企業採用東方風電自主研發的10兆瓦半直驅風電機組，風輪直徑232米，鋼塔高度125米，是國內目前最大單機容量陸上風電機組，風機每轉一圈可發綠電10度以上。」內蒙古能源集團新能源公司錫林郭勒中心安全生產科技部部長王強，指著遠處250臺超百米高的白色風機運轉的情景，激動地說：「二連浩特市的風，終於派上了用場。」 王強近日接受「『綠鏡頭·發現中國』中央媒體走基層看氣象」主題採訪報導組採訪時介紹，他所站立的地方位於二連浩特市市區東南側約15公裡處，2024年，在當地官方的支持下，這裡正式開啟了風電項目。 「目前企業風電項目所生產的綠電，已通過特高壓輸電線路送往京津冀，這些綠電正在照亮這三地的千家萬戶。」王強說。 「該區域風向穩定、連續性強，風能利用率高，具備建設風電場的條件。」二連浩特市氣象局局長王曉波告訴記者，該風電項目動工前夕，當地官方以及企業曾與氣象部門一起做了可行性調研報告。 「根據歷史氣象數據，在二連浩特市，全年有三分之一以上的時間適宜發電。然而，一陣狂風或一次靜穩天氣，其帶來的發電能效波動，如若準備不及，都可能波及電網安全。」內蒙古自治區氣象服務中心正研級高工徐麗娜表示，在助力該風電項目上，氣象部門亦通過氣象智慧預知「先機」。 「我們把雷射雷達裝進風機，把數值模式搬進超級計算機，再讓人工智慧做『最後一公裡』的訂正。」徐麗娜表示，這一自主研發數值模式目前已在二連浩特市的風電項目試點應用，此舉也打破了風力發電氣象高解析度數值模式的「進口壟斷」，探索出了國產替代方案。 徐麗娜表示，下一步，將依託創新聯合體，圍繞新能源服務，持續推動數值模式、雷射雷達、人工智慧三大技術迭代升級，力爭到2026年，發電功率預測準確率再提升3至5個百分點，為內蒙古打造國家級新能源產業高地提供堅實的氣象科技支撐。 「在內蒙古，得天獨厚的氣候條件，使得這裡的風電、光伏等新能源發展潛力巨大。」內蒙古經濟學家蓋志毅表示，隨著氣象與新能源的雙向奔赴，內蒙古正在把「沙漠、戈壁、荒漠」變成「綠色能源基地」，這也為「綠水青山就是金山銀山」理論的生動實踐增添重要一筆。(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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