外交部：中國是世界綠色發展的堅定行動派、重要貢獻者
2026-02-04 05:46 2,354次浏览嘉興8月10日電(記者 左宇坤)在有著「東方氫港」之稱的嘉興港乍浦港區，巨大的龍門吊伸出長長的懸臂，將貨物從貨輪上吊裝上岸。一輛輛白、藍、綠塗裝的氫能集卡穿梭於堆場和碼頭間，目前已有100輛氫能集卡在港內運行。 這些氫能集卡展現出不俗的性能：每次加氫只要十幾分鐘，續航裡程約450公裡，平均氫耗8公斤/百公裡；每年可節約燃料成本約300萬元，減少碳排放近1萬噸。 嘉興港乍浦港區行駛的氫能車。 左宇坤 攝 這些氫能集卡所屬企業羚牛氫能品牌總監徐智敏對記者表示，不同於電車在乘用車領域表現突出，氫能車因為續航長、加氫快，在商用車領域更加適配。 徐智敏提到了氫能車在港口場景應用的一個特別優勢：傳統油車在啟動和停止的環節是特別耗油的，但氫能車不會因為反覆啟動而特別耗氫，尤其適合需要啟停較多的港口作業。 「除了港口，冷鏈配送也是氫能車的一個很好的應用場景。因為冷鏈車需要製冷，如果使用電車會大大影響續航，氫能車長續航裡程的優勢顯著。」徐智敏說。 由此看來，如何找到更匹配的使用場景，對氫能產業的未來發展十分重要，也就是做好氫能「制-儲-運-加-用」全產業鏈的「用」這一環。 國家能源局發布的《中國氫能發展報告(2025)》指出，中國的氫能產業正從試點探索逐步進入有序破局的新階段。如果說一些起步更早的國家在技術方面形成優勢，那麼多元化的應用場景則是我國核心競爭力的重要來源。 首先，價格是市場準入與規模化的關鍵門檻。作為能源載體價值鏈的終極輸出變量，其定價水平直接決定了終端市場的規模。 徐智敏介紹，國外很多地方加氫的價格達到每公斤十幾歐元；而國內氫氣價格在不同城市有所不同，一般來說加上補貼，多集中在每公斤三十元人民幣上下。 其次，如同充電樁之於電車，如何為氫車配備足夠的加氫站，成為氫能生態系統中不可或缺的重要支點。 「氫能想要走到千家萬戶，跟氫氣站的布局緊密相關。」浙江聯和氫能科技有限公司從最開始就負責嘉興港的加氫站建設，公司副總張繼華對記者表示，目前為止全國的加氫站還比較少，累計有500多座。加氫站更加充足、氫氣供給更加便宜是氫能未來發展的必要條件，除此之外還有氫氣的安全管理問題。 氫能作為21世紀重要的清潔能源載體，正在全球能源變革中發揮關鍵作用。在「雙碳」戰略指引下，氫能產業已成為培育新質生產力的重要領域，更是推動能源結構優化與綠色低碳發展的核心突破口。 嘉興是浙江首批發展氫能產業的試點城市之一，嘉興港區也是嘉興氫能產業的示範區。化工新材料作為該港區支柱產業，富餘的工業副產氫奠定了氫能產業發展的基礎，制、儲、運、加、用，完整的氫能產業發展生態正在嘉興港區加速成形。 一「氫」多「能」，下遊應用場景四處可見。立足港口，放眼航運，嘉興港區啟動了64標箱氫燃料動力貨櫃船舶的研發，搭載2套240千瓦氫燃料電池組，續航約380公裡。 據了解，該氫能船舶已建好，正在聯調聯試，計劃今年8月底正式下水運營，用於乍浦港到下沙港的內河運輸航線，未來將進行運營示範和效益驗證，打造綠色氫能內河貨櫃運輸專線。(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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