國家向北開放經貿商洽會籤約21個重點項目
2025-12-01 21:07 9,637次浏览8月4日，海信集團發布2024年度ESG報告，這是海信集團連續第三年發布ESG報告，AI成為推動ESG落地的重要關鍵詞。海信集團董事長、ESG委員會主任賈少謙在ESG報告致辭中表示，面對時代新命題，海信秉承「技術立企」的發展戰略，明確「科技有AI」為年度落實可持續發展理念的關鍵策略，開啟 AI技術全面滲透的「元年」。他強調，海信正以「智能+綠色」雙軌驅動作為破局關鍵，致力於讓AI技術革命與可持續發展目標同頻共振，為億萬家庭傳遞有溫度的科技力量。 戰略升級：ESG納入核心戰略，雙碳目標領先行業 海信集團始終將可持續發展作為企業戰略的重要組成部分。2024年，海信錨定「建設世界一流企業、成就世界一流品牌」的嶄新目標，將 ESG納入六大核心戰略，鄭重承諾不晚於2026年實現運營碳達峰，不晚於2050年實現運營碳中和，這一目標比國家的碳達峰碳中和承諾分別提前了4年和10年，展現了領跑行業的決心與擔當。 AI賦能：打造綠色智造標杆 當前，AI與ESG的深度結合，正在改變可持續發展的實現方式。在環境和社會治理方面，海信以綠色智造推動低碳轉型，通過數位化技術重塑生產全流程，實現生產效率與綠色效益協同提升。憑藉在綠色智能製造領域的卓越表現，2024年海信日立黃島工廠成為全球首座多聯機「燈塔工廠」，累計導入43項先進自動化技術，其中40%為行業首創，以「智造精度×生態溫度」樹立行業標杆。 在產品端，海信結合AI智能算法，全力打造「能源消耗低、生產資源需求低、原材料消耗低、回收成本低」的可持續產品矩陣，海信家電類一、二級能耗產品型號佔比超90%，切實推動行業向綠色低碳轉型。在產業端，海信積極拓展智慧能源和汽車電子等產業，ECO-B智慧樓宇提供全生命周期的管理與運維服務，有效降低能耗30%，為城市綠色發展貢獻力量；海信旗下三電公司聚焦新能源車熱管理，打造行業領先的綠色熱管理解決方案；海信網絡能源和科林電氣組成的智慧能源產業，為智慧城市綠色低碳轉型注入澎湃動能。 向善而行：以人為本，責任全球 對於海信而言，無論AI如何進化，「科技向善、商業向善」是企業不變的追求，多年來海信始終堅持用心做產品善待用戶，用心做經營善待員工，用心做公益善待社會。在企業內，海信打造完善的人才培養體系、推動任職資格體系迭代、持續深化人文關懷，進一步激活組織動能，2024年榮獲拉姆查蘭管理實踐獎「全場大獎」以及2024福布斯中國·最佳ESG實踐僱主，用尊重與溫暖構築價值共同體。 在全球，海信持續聚焦教育公平、鄉村振興、環境保護、全球社區建等，通過就業扶持、教育資助、體育公益、環保實踐等多元舉措，在全球多地構建互利共贏的可持續發展生態，持續傳遞溫度與希望。2024年開始，海信將每年的10月19日定為「海信全球慈善日」，持續深化、固化積極踐行社會責任的企業文化。 上述報告顯示，2025年是海信產業生態 AI全面賦能的一年，將圍繞研產銷供服開展一體化AI落地，通過平臺先行、標杆帶動、機制升級，加速推進產業智能化、數位化轉型，為全球可持續發展命題貢獻更具創新性、可複製性的「海信方案」。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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