重走抗戰路，一定要去一趟嶽麓山！
2026-01-03 23:15 2,135次浏览近日，全球環境信息研究中心（Carbon Disclosure Project，以下簡稱CDP）公布2024年全球企業問卷結果，有超過24800 家公司對氣候變化、森林和水資源安全環境信息通過CDP進行披露，這些企業佔據了全球市值的三分之二，其中僅約2%（近500家）企業獲得「A」等級。大金在氣候治理、環境信息透明度及可持續商業實踐等方面表現卓越，連續四年上榜獲最高評級「氣候變化A級」。作為全球權威的環境數據披露平臺，CDP不僅是《聯合國氣候變化框架公約》長期合作夥伴，其評級體系更被譽為企業環境責任的「黃金標準」。CDP 評級分為A或A-、B或B-、C或C-到D或D-四個等級，A 級不僅要求企業公開透明地披露溫室氣體排放、減排目標等核心數據，更強調對氣候風險的預判能力與對機遇的轉化能力。作為應對氣候變化領域的世界先進企業，大金能夠連續四年獲此認證，全面彰顯了大金在可持續發展領域的引領和示範意義。從願景到執行：大金深入踐行可持續發展理念氣候變化是當今世界共同面臨的全球性挑戰，面對舒適空間需求激增，如何緩解能源消耗和排放造成的環境壓力已成為時代挑戰之一。在此背景下，大金早在2018年便前瞻性地提出「環境願景 2050」，明確到 2050 年實現全球事業活動及產品服務中溫室氣體淨零排放的目標。為達成這一願景，大金規劃了多維度行動路徑：在產品端，推進節能化與環保型冷媒開發，覆蓋從生產到回收的全生命周期減排；在建築與能源領域，通過一體化節能方案、能耗管理系統及可再生能源應用，降低建築碳足跡；針對難以直接抵消的剩餘排放，通過普及熱泵採暖、布局可再生能源事業、開展森林保護等碳抵消舉措形成補充，最終構建起「直接減排 + 間接抵消」的全鏈條減碳體系。同時，大金集團以每5年為目標周期制定「FUSION」經營戰略規劃，將應對氣候變化、推動空調行業低碳作為經營計劃執行，力爭到2050年在全球的事業活動及產品服務中實現溫室氣體淨零排放，為社會可持續發展作貢獻。為此，集團設定了明確的階段性目標：以2019年為基準設計 2025 年溫室氣體排放減低30%，2030年減排至50%。在持續努力下，截至2024年3月，2023年度的二氧化碳減排量已達7000萬噸，持續推進人與社會的可持續發展。全球品牌：不斷開創空氣新價值大金作為行業內集空調、冷媒及壓縮機研發、生產、銷售、售後於一體的世界知名企業，自1924 年創立以來，始終致力於探索空氣舒適的奧秘，不斷引領空氣文化的發展，發展至今，業務已遍布全球175個國家和地區。立足全球視野，大金不僅以自身經營發展為目標，更以「用空氣創造答案」為企業願景，在降低環境負荷的同時，創造有利於「地球」、「城市」、「人」的新價值，通過推廣普及變頻空調提升能源的效率，開發和推廣環境友好型的環保冷媒、普及熱泵地暖、活用和普及可再生能源，減輕環境負擔，為人們享有舒適和健康空間創造新的價值。展望未來，隨著「環境願景 2050」的深入推進，大金將繼續以「用空氣創造答案」，把每一步實踐轉化為推動全球碳中和的持續動能，展現全球企業應有的擔當與遠見。*2024大金中國可持續發展報告
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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