治水興水看新疆丨甜水如許念斯人

2026-02-19 03:46 1,462次浏览

  8月8日,川西若爾蓋大草原,目之所及儘是深深淺淺的綠色。連片綠草中點綴的,有墨色的犛牛,還有一排蜿蜒的橋墩。這裡就是西寧至成都鐵路四川段建設現場,又一條「天路」正在川西高原延展。   當天,這條鐵路建設迎來新進展——若爾蓋隧道貫通,這也是西寧至成都鐵路四川段貫通的首座2000米以上隧道。待全線通車後,從成都出發坐動車僅需2.5小時可到達若爾蓋大草原,成都至西寧的鐵路旅行時間也將壓縮到5小時內。   為何過草原還要挖隧穿山?繞避兩大溼地自然保護區   8月8日上午8點半,記者乘車從黃龍九寨站出發,沿國道213線向西北方向行進,沿途景色從山巒疊嶂變換為連片草原。大約2.5小時後,車子抵達若爾蓋隧道出口端。   在開闊的若爾蓋大草原上修鐵路,為何還要挖隧穿山?   中鐵七局西寧至成都鐵路指揮部指揮長白宏州告訴記者,這是為了繞避若爾蓋高原和喀哈爾喬溼地自然保護區。   除了在設計選線時繞避,若爾蓋隧道施工過程中也格外重視生態環保。隧道進口端臨近喀哈爾喬溼地自然保護區,項目部特別設計、建設了汙水處理廠,施工中產生的汙水經過沉澱、平衡酸鹼度,達到標準後才能排放;所有廢渣也要運到指定棄渣場。   如何應對極端氣候?冬季洞口加門帘、吹暖風   若爾蓋隧道位於阿壩州若爾蓋縣境內,全長2176.92米,設計時速200公裡。隧道所處地區海拔將近3500米,冬季最低氣溫達-23℃,全年平均溫度不到5℃,受極端氣候和高原缺氧影響,機械設備工效降低30%,對工人的身體也是巨大的考驗。   白宏州介紹,為了保證人員工效,項目團隊按照1.2倍的數量配備工人,工人上崗前除了要體檢,還要進行高原適應性培訓,保證施工團隊相對穩定,先後有500餘名工人參與了隧道施工。   從2023年6月進洞到2025年8月貫通,若爾蓋隧道歷經26個月建成,其間兩個冬天都沒有停工。為了保證冬季隧道內溫度保持在8℃以上,每年11月至次年4月,建設者都會在洞口加掛門帘,最冷的時候洞裡還要吹暖風。   「洞身下穿3處構造破碎帶,地質比較破碎,而且圍巖軟硬變化比較快,這也給施工帶來不小的困難。」白宏州說。項目團隊運用超前地質預報技術提前預判地質,並且根據圍巖軟硬不同變換施工措施。   全線通車後將帶來哪些便利?成都出發2.5小時可到若爾蓋   距離若爾蓋隧道出口端約3公裡的地方就是若爾蓋車站。記者了解到,待通車後,從成都可坐動車直達若爾蓋大草原,全程僅需2.5小時。   不僅如此,西寧至成都鐵路四川段串聯起阿壩州紅原、若爾蓋、花湖、郎木寺多個景區,未來這條鐵路還將成為一條生態線、旅遊線,拉近川西美景與世界的距離。   待西寧至成都鐵路全線通車後,西寧至成都的鐵路旅行時間將從現在的9個多小時壓縮到5小時內,極大便利沿線各族群眾出行,加強蘭(州)西(寧)城市群和成渝城市群交流,推動「絲綢之路經濟帶」和「長江經濟帶」互聯互通,對促進沿線經濟社會發展、助力鄉村振興,具有十分重要的意義。   華西都市報-封面新聞記者曹菲

  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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