中外專家內蒙古話氫能

2026-01-18 02:55 7,463次浏览

  重慶奉節8月14日電 題:重慶「鎖山」記:百萬方危巖治理護航黃金水道   記者 吳旭 賈楠   長江瞿塘峽右岸,山水之間隱藏著一處「懸頂之危」——吊嘴危巖。這裡是長江三峽黃金航道的險峻段,也是中國第五套人民幣10元背景的取景地。   這片壯美的風景背後,潛藏著140.6萬立方米的危巖體,一旦崩塌,湧浪將直接威脅航道安全、沿岸碼頭及3000餘人的生命。一項大規模的危巖治理工作,正在這裡有序進行。   懸頂之危:140萬方危巖威脅黃金航道   瞿塘峽口,江流奔湧。右岸上遊約一公裡,高達140萬方的巨大危巖體危懸於頂。吊嘴危巖由27處危巖單體、50處破碎帶和17處孤石構成,其中5個特大型板狀危巖體總方量驚人,相當於數十個標準足球場堆疊百米之高。   勘查表明,危巖整體基本穩定,但部分單體已呈「欠穩定」趨勢。其崩塌後果不堪設想,首浪不僅將衝擊白帝城景區、奉節港客運碼頭及長江一級航道,預估直接經濟損失更超3億元(人民幣,下同)。   「這裡不僅是航運要道,更是三峽核心景區,治理刻不容緩。」重慶地質礦產研究院地災研究分院地質環境監測所所長王琦說。   自2022年起,奉節縣便已啟動應急監測,布設40套自動化設備實時監控裂縫、應力變化。2024年3月,治理工程完成勘察設計,10月正式開工。   如今,在這片「天險」絕壁之上,工人如履薄冰,鑽機轟鳴不息。   「外科手術式」治理:行業首創技術攻堅   吊嘴危巖之險,在於其臨江面存在巨大落差,危巖體下部距離江面不足200米,即使微小落石亦足以釀成船毀人亡之禍。重慶的「防」字訣,始於精密的空中防線。   吊嘴危巖治理工程項目經理李江洪在接受記者採訪時表示,面對近乎垂直的258米高崖,相當於80層樓,施工團隊提出「清除+支撐+錨固+橫拉錨索+主動防護網+裂隙封閉+監測+避讓+生態環境保護與修復」的綜合治理方案。   其中三項超常規技術尤為關鍵:165米高的懸空腳手架分級搭建,上下獨立受力;針對核心W4危巖體,採用橫向拉索網形成束縛;為解決垂直運輸難題,構建「材料空中走廊」,確保物料精準到位。   截至2025年8月,工程總體進度達47%,主動防護網完成70%,由「蜘蛛人」進行的破碎體清除工作已實現100%。預計年底主體工程完工後,百萬危巖將徹底「卸荷」,化險為夷。 8月13日,重慶奉節吊嘴危巖治理現場。記者 吳旭 攝   防患於未然的經濟帳:3億收益背後的民生考量   保民生護航道,價值遠超投入。「工程投入4473萬元,但成功避免的直接經濟損失至少達3億元。」奉節縣有關方面負責人算了一筆經濟帳。   這絕非簡單的成本節省,危巖的成功「落鎖」,可確保長江這條黃金水道的暢通無阻,避免碼頭停擺、客貨中斷的航運困局,守護白帝城—瞿塘峽核心景區每年接待的上千萬遊客的生命安全,維護旅遊業的命脈與活力。   在工程的精細施工中,團隊並非只著眼於治危,更同步考慮護綠。最大限度地保護修復原有植被,讓治理後的山崖既能穩固安全,又能重現盎然生機。   隨著主體工程進入決勝衝刺階段,這條長江「咽喉」之地即將重現「夔門天下險」的壯美。(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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