外資重估中國：再平衡下的新機遇
2026-02-11 00:04 2,129次浏览在貴陽，地鐵3號線串聯起花溪公園、貴陽孔學堂等數十個景點，遊客們絡繹不絕，感受著城市軌道交通帶來的便利。 每當跟隨熙熙攘攘的人群走進地鐵3號線，歐陽彬彬格外興奮。歐陽彬彬是中鐵六局交通分公司盾構掘進隊長，2019年他跟隨團隊來到貴陽，在這裡開啟一場地下攻堅之旅。 「貴陽地鐵3號線是國內首條在喀斯特地貌上採用盾構法建設的地鐵線路。在這裡施工，就像是在『豆腐渣裡打洞』。」歐陽彬彬回憶當年地鐵建設的艱辛，依然歷歷在目。 像歐陽彬彬這樣的90後青年，在團隊中還有不少，他們在施工過程中，努力以新技術攻關難題。該工程被貴州省建築業協會評為2024年優質工程。 工欲善其事必先利其器 貴陽以喀斯特地貌聞名，奇秀的風光吸引了來自八方的遊客，然而複雜多樣的地質條件，也給當地修建地鐵帶來巨大困難。即便是具有豐富盾構施工經驗的「地下尖兵」，也得一步一腳印，摸著石頭過河。 「全斷面硬巖高達98.6%，且溶洞密布，要在這樣的地質條件實施盾構施工，此前國內並無案例參考。」針對地質專家提出的質疑，歐陽彬彬堅定應答，「攻堅『喀斯特』，我們需要量身打造更強的盾構機，啃下全斷面硬巖這塊『硬骨頭』。」 硬巖掘進盾構施工速度慢，對刀具的磨損比較嚴重，歐陽彬彬牽頭設計優化了盾構機最前端的刀盤和刀具，以TBM形式配置了6把18寸中心雙聯滾刀、35把18寸單刃滾刀。這樣小刀間距的設計，不僅提升了刀具與巖層的接觸面，更增強了盾構機的破巖能力，讓盾構機能夠在硬巖地層順利掘進。 「不僅如此，刀具也必須改良，要提升耐磨性和適應性，否則開倉換刀不僅費時，還會增加掘進成本。」每掘進一環，歐陽彬彬便帶著卡尺鑽進隧道掌子面測量刀具磨損情況，及時調整下一環的掘進參數，改造的盾構機24小時掘進距離達到10餘米。 2019年9月，量身打造的「黔進號」盾構機在師範學院站至東風鎮站試驗段始發。2020年5月29日，盾構機順利出洞，填補了喀斯特地貌上盾構施工的空白。這一盾構施工技術，也在全線得到推廣應用。 2022年，歐陽彬彬被授予貴州省五一勞動獎章，他的先進事跡成為身邊職工學習的榜樣。 「豆腐渣裡打洞」 溶洞、暗河、高度差……盾構機長呂串串在施工過程中發現，當地的地質環境遠比想像中複雜。盾構機掘進稍有不慎就可能造成溶洞坍塌，甚至會被「吞食」。 當時不到30歲的盾構機長呂串串善於鑽研和思考，他說：「提前探清盾構機掘進前端的溶洞位置、大小等情況，對施工而言尤為重要。」 呂串串經過不斷嘗試，在日常應用於煤礦勘探的HSP探測系統上找到了靈感。他將HSP探測系統應用到盾構機上，盾構機便如同「車載導航系統」一樣，能夠準確獲悉前方的地質情況，精準探測溶洞位置和大小，並及時反饋給技術團隊制定應對措施。 短短1109米的試驗段隧道，找出了200餘處溶洞、溶溝等異常地質。技術團隊根據探測反饋的數據，制定了針對性強的解決措施，從而有效避免了因溶洞坍塌、地面沉降等次生災害對地鐵施工帶來的影響。 溶洞解決了，但是豐富的地下水又成了新的難題。掘進過程中如果不小心觸動相關水源體，水壓一旦超過巖體強度，地下水將直湧或突破巖體湧入施工現場，後果不堪設想。呂串串應用了盾尾間隙自動測量系統，在盾構機上加裝了真空泵、可伸縮式撐靴等防水技術，有效化解湧水風險，確保盾構機順利下穿貴廣高鐵一級風險源。同時，在主機隔板設計排水孔，有效減少螺旋輸送機湧水量，在掘進過程中加強盾尾防水，有效防止了灰巖地層噴湧。 2021年，呂串串在貴州省技能大賽中嶄露頭角，並獲得貴州省技術能手稱號。 毫米級的穿越挑戰 盾構機頂部與高鐵橋基僅有13.2米間距，每天有150趟列車呼嘯而過。下穿貴廣高鐵的24小時被大家稱為「心跳時刻」，所有人的心都提到了嗓子眼。 駕駛盾構機下穿貴廣高鐵的王付強，是一名1993年出生的年輕機長。雖然年輕，但面對盾構掘進的各類難題卻成竹在胸。 王付強帶領掘進班組，通過超前地質預報技術，提前對沿途16處溶洞溶溝進行了注漿填充，確保了隧道管片與隧道壁土體密實相接，為地面提供了堅實支撐。最終，他將穿越段沉降值控制在0.63毫米，僅有一根訂書針的厚度。 完美的數據，得益於大量的實踐和付出。盾構機掘進過程中，前端刀具「咬碎」巖石層後，會產生大量的渣土，如果不及時清運，將會淤積在盾構機的土倉內，影響盾構機掘進。如果打開密封土倉清理渣土，也會造成地表發生沉降。此時，作為盾構機「腸道」的螺旋輸送機和皮帶，必須及時將渣土往外運輸。然而，螺旋輸送機及皮帶對噴湧出富水的泥沙渣土難以全部「消化」運輸，於是王付強立即在皮帶端頭通過焊接擋板、增加擋泥帘布、適當提升皮帶坡度等改良設計，提升了皮帶的運輸能力，有效解決了運輸問題，提高了各環節作業的連續性，避免發生地表沉降。 2024年12月16日，貴陽地鐵3號線開通運營。「看著列車穿梭在親手建造的地下隧道裡，不斷運送遊客和當地百姓，所有艱辛和付出都值了。」呂串串捧起貴州省工人先鋒號獎牌，心中滿是自豪。
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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