時政微觀察丨總書記念過的這些對聯飽含深意
2026-02-28 19:49 2,679次浏览固定資產投資項目節能審查和碳排放評價是從源頭提高新上項目能源利用效率、減少碳排放的一項重要制度，是中國節能降碳制度體系的重要組成部分。近日，國家發展改革委修訂印發《固定資產投資項目節能審查和碳排放評價辦法》(以下簡稱《辦法》)，自2025年9月1日起施行。據了解，此舉旨在貫徹落實黨中央、國務院關於節能降碳的部署要求，進一步健全有關制度規定、著力提升管理效能，推動經濟社會高質量發展。 促進用能主體節能增效 節能審查制度有什麼作用？據國家發展改革委有關負責人介紹，節能審查制度建立實施以來，在提高能源利用效率、促進產業提質升級等方面發揮了重要作用。一是從源頭減少能源浪費和二氧化碳排放，二是推動產業轉型升級，三是促進用能主體節能增效。 「節能審查依據節能政策制度和法規標準等要求，指導項目建設單位在開工建設前優化項目能源管理機制，完善工藝技術路線設計和節能高效設備選型等方案，可有效減少不合理能源消費、提高能源利用效率。」該負責人說，「十四五」以來，全國每年通過節能審查有效減少項目不合理設計能耗約1400萬噸標準煤，相當於減少二氧化碳排放近3000萬噸。 該負責人說，節能審查制度在實踐中也遇到了一些問題和困難，有的制度規定還不夠剛性、不夠細化，加強項目源頭把關和事中事後監管等方面機制還存在一些薄弱環節，有的地方在制度執行過程中也出現了一些問題，亟須通過修訂辦法予以推動解決。 《辦法》主要作了哪些方面的修訂？概括起來主要有三方面：將碳排放評價和煤炭消費管理要求納入節能審查制度；建立節能審查權限動態調整機制；完善節能審查事中事後管理有關規定。 強化事中事後監管 近年來，從地方實踐看，節能審查制度在實際執行過程中還存在審查權限層層下放、審查質量不高等問題。 如何解決這些問題？《辦法》堅持問題導向，加強制度創新，進一步優化節能審查管理權限，完善分級分類管理要求。 在國家層面，建立節能審查權限動態調整機制，國家發展改革委統籌考慮節能降碳形勢、行業發展情況等因素，對重點領域年綜合能源消費量50萬噸標準煤及以上(或年煤炭消費量50萬噸及以上)項目實施節能審查；在地方層面，省級節能審查機關負責對年綜合能源消費量1萬噸標準煤及以上(或年煤炭消費量1萬噸及以上)項目實施節能審查，要求及時調整或暫停節能降碳相關指標進展滯後、專業力量不足、審查質量偏低省級以下地區節能審查權限，並禁止將高耗能高排放項目節能審查權限下放至縣級節能審查機關。 「相關規定有利於形成上下聯動、職責清晰、高效協同的節能審查工作格局，將對有效提高節能審查工作效能提供重要保障。」中國國際工程諮詢有限公司資源與環境業務部主任張英健說。 節能審查意見是項目開工建設、竣工驗收和運營管理的重要依據。如何督促指導項目建設單位在實踐中嚴格落實節能審查意見？ 在加強節能審查事中事後監管方面，《辦法》要求在開工建設前或建設過程中發生重大變動的項目應進行節能審查變更，並細化節能審查驗收時間節點、驗收內容、驗收管理權限等要求，明確將地方節能審查實施情況作為節能監察和節能降碳相關評價考核的重要內容。 夯實雙控工作基礎 據了解，2010年，國家發展改革委出臺《固定資產投資項目節能評估和審查暫行辦法》，並分別於2016年和2023年兩次對辦法作了修訂。《辦法》堅持發揮節能審查制度調控作用，將有效引導能源要素向能效水平和能源資源產出效益高的產業集聚和配置，推動固定資產投資項目積極採取措施提高能源利用效率、增加非化石能源消費、減少溫室氣體和汙染物排放。 國家節能中心主任劉瓊認為，《辦法》將碳排放評價要求納入節能審查制度一體推進，這是節能審查制度的重大變革。後續，節能審查工作在對項目能源消費情況進行把關的同時，進一步強化項目碳排放準入管理，突出控制和壓減煤炭等化石能源消費，將有力夯實「十五五」時期碳排放雙控工作基礎。 「為有效控制化石能源消費特別是煤炭消費帶來的新增碳排放，《辦法》將年煤炭消費量1000噸以上固定資產投資項目納入節能審查範圍，強化煤炭消費控制和壓減要求，將為實現碳排放控制目標提供有力支撐。」劉瓊說。 國家發展改革委有關負責人表示，將定期調度各地區節能審查實施情況，對重大項目節能審查意見落實、節能審查驗收等情況進行抽查，督促指導各級管理節能工作的部門加強節能審查事中事後監管，定期開展節能審查制度「回頭看」，確保制度執行取得實效。(記者 王俊嶺) 《人民日報海外版》(2025年08月05日 第 03 版)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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