這不只是啤酒，這是精釀
2026-02-16 14:32 9,126次浏览有句話不知當講不當講 坐動車這麼久了 你連高鐵和動車有啥區別 都搞不清楚 是時候 解開你多年的疑惑了 ↓↓↓ 先說一個知識點：火車和動車是車，高鐵是路。 鐵路，包括普通鐵路和高速鐵路。高速鐵路簡稱高鐵，高鐵是相對於普通鐵路而言的。 列車，包括普通火車和動車。以速度區分，分為普速列車和高速列車。一般來說，普通火車就是普速列車，動車就是高速列車。 我們平常說的火車指的是普通火車，是指在普通鐵路上運行的列車。 動車，全稱動力車輛，指動車組列車，這個車採取動車組，不僅車頭有動力，車廂也帶動力。 而普通火車，是傳統的靠車頭拉車廂，只有車頭有動力。 動車組列車：G、D、C字頭 G字頭，讀「高」，高速動車組列車 最高運行時速300-350km/h D字頭，讀「動」，普通動車組列車 最高運行時速200-250km/h C字頭，讀「城」，城際動車組列車 最高運行時速160-350km/h 普速列車：Z、T、K等 Z字頭，讀「直」，直達特快列車 最高運行時速160km/h T字頭，讀「特」，特快列車 最高運行時速140km/h K字頭，讀「快」，快速列車 最高運行時速120km/h 動車組列車中G字頭和D字頭的區別 票價不同 G字頭列車票價比D字頭一般更貴。但是如果時速200km/h線路上都有G和D在跑，它們的二等座票價一樣。 速度不同 G字頭列車速度比D字頭快。G字頭時速，300-350km/h；D字頭時速，200-250km/h。 走的線路不同 G字頭列車只能運行在高鐵線路上，而D字頭列車不僅能在普通鐵路上運行，也能在高鐵上運行。 使用的車型不同 G字頭使用車型：CRH2C、CRH3、CRH380系列動車組；D字頭使用車型：CRH1、CRH2(除2C)、CRH5系列動車組。 內部設備和環境不同 就設備而言，通常G字頭車型內部設備要比D字頭好一些，更先進。就環境而言，D字頭列車一般只有一等座、二等座，G字頭絕大部分列車除了設有一等座，還有商務座、特等座，環境更好。 來源：中國新聞網綜合陝西科學技術館微信公眾號、科普中國等
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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