今年第11號颱風「楊柳」：兩次登陸後 攜風帶雨深入內陸
2026-03-07 11:16 2,961次浏览當極端高溫席捲全球，「智慧大腦」將如何守護城市的正常運轉？8月7日，在上海海納工程院主辦的「全球高溫韌性服務（Global Heat Resilient Service，GHRS）」項目研討會上，地球觀測組織（Group on Earth Observations，GEO）、C40城市氣候聯盟代表，以及相關科研院所、企業單位的專家學者齊聚海納小鎮，圍繞高溫治理展開深入交流。據了解，普陀區也將參與該項目的實踐探索。構建高溫治理「試驗田」GEO項目協調官Martyn Clark指出，全球高溫治理已迫在眉睫——到2050年，全球約13億城市居民或將面臨極端高溫威脅。「中國是高溫問題與快速城市化並存的典型代表。人口密集使高溫暴露風險顯著上升。在上海等城市，市中心溫度可能較郊區高3℃以上。」GEO成立於2005年，是目前地球觀測領域規模最大的政府間多邊合作組織，現有117個成員國（含116個國家和歐盟）及157個參與組織。作為GEO牽頭的新倡議，GHRS項目旨在融合GEO衛星遙感數據、城市熱力圖譜及人口流動實時信息，構建全球多維度高溫預警系統，為城市提供高溫風險評估、決策支持及行動方案。作為項目的積極參與者，普陀區將依託海納小鎮數字創新生態，強化數據要素與氣候治理的乘數效應，突出數據賦能、智慧研判、科學布局、綜合規劃，積極應對城市運行韌性挑戰、極端高溫預警、生態環境監測等。籤署合作協議GEO協調全球觀測數據，海納工程院負責基於城市智能引擎開發GHRS智能服務，阿里雲提供人工智慧與雲計算支撐，地方氣象部門整合實時氣候信息，城市規劃、建設、運行等部門以及社區和醫院等提供應用場景……項目將通過整合政府、企業及研究機構資源，構建跨領域協作機制，探索可向全球其他城市推廣的「普陀經驗」。Martyn透露，未來兩年，GEO還將在全球10個城市推進GHRS項目試點。此外，項目落地將為長三角企業和機構搭建展示與合作交流平臺，助力各方打造應對全球極端高溫的典型數位化場景及產品，實現技術服務和創新成果出海。共享高溫韌性治理經驗從衛星影像捕捉城市熱島效應下停車場的地表溫差，到通過全球儲油罐陰影推算能源流動，人類對地球的認知正被不斷重塑。而這一切的背後，是城市數據要素的持續積澱與高效流通。中國工程院院士王堅在演講中強調：「自然資源的便捷獲取是城市發展的基礎，而數據資源，正是另一種意義上的自然資源。」研討會上，C40城市氣候領導聯盟代表分享了國際城市在高溫韌性建設中的實踐與協作經驗；之江實驗室總科研管理部部長李順斌介紹了三體計算星座基礎設施；海納工程院、華東師範大學、成都市規劃設計研究院、上海市氣象局、普陀區中心醫院、中海地產、上海建科院、上海智慧城市發展研究院、上海科學智能研究院、延華智能集團等機構的代表，也結合各自領域，分享了對高溫韌性建設的思考與實踐成果。會議特別設置圓桌討論環節，與會者通過梳理現狀、描述個人決策情景、分析共性問題與需求，深入探討如何構建跨部門協作與決策支持工具，推動數據向政策行動轉化。例如，在商業街區推廣降溫技術、在交通樞紐部署實時預警系統等，讓市民切實感受到治理成效。「當城市從文明的搖籃蛻變為生態的挑戰場，系統性創新便成為生存的必然選擇。」以數據為「鑰匙」、科技為「舟楫」，這場研討會正為超大城市探索與自然共生的新路徑。
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章，指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景，並提出相應的防範方法。 文章指出，自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力，缺乏自主設定目標的功能，雖能執行單一簡單任務，但若無人為指令，則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出，人們已習慣應用程式請求授權：獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可，而是直接行動，使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務，並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測，自主人工智慧未來將承擔各類任務，如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等，均需調用用戶敏感數據，包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出，現有應用通常僅調用單一數據類型，而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」，包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣，乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測，未來企業數據洩露事件中，將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱，對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私，網絡安全專家建議，採用多層次防護方法，從基本的安全習慣做起。例如，為所有帳戶啟用多因素認證，將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍，為不同用途創建單獨的帳戶，以分隔數字暴露面。 專家指出，由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源，因此，分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限，而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具，比如一個用於財務任務，另一個用於健康管理，以此類推。 專家還建議，將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為，在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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