聲橋—中歐藝術交流音樂會在德國法蘭克福舉行
2025-11-25 18:18 3,782次浏览8月11日，華西都市報、封面新聞記者從成都軌道集團獲悉，近日，3條軌道交通制動系統智能化造修產線正在金牛區高新技術產業園加快建設。作為全國首個地鐵剎車智能化「4S店」，其建成標誌著成都地鐵「剎車」系統保養進入數位化、智能化時代，為地鐵安全運營築牢防線。 地鐵列車制動系統，俗稱「剎車」系統，被譽為地鐵列車的「安全之翼」，它由多個高度複雜、精密且功能強大的子系統綜合組成。承擔著列車行駛過程中的摩擦制動重任，是列車實現精準停靠的關鍵，保障著每一天地鐵安全準點運營。 「這就像我們的汽車跑了一定公裡數或時間必須保養一樣，列車制動系統的深度檢修(如架修、大修)有明確的行業標準，通常架修不超過6年或80萬公裡，大修不超過12年或160萬公裡。」鐵科成都裝備公司總經理王鵬飛介紹，「過去這些『大保養』通常是把車輛關鍵系統逐一拆卸下來，分別送回原生產廠家或車輛主機製造工廠，僅一列6節編組的列車就有超80類系統部件需要拆卸運輸，整個檢修極度耗時費力且成本高昂。」 「現在，我們在本地建成檢修產線，能大幅壓縮檢修周期，顯著降低運維成本，並極大提升運營安全的自主可控水平。」 據悉，2024年10月成都軌道集團引進國內軌道交通科技創新龍頭代表中國鐵道科學研究院，聯合組建成立鐵科(成都)軌道裝備科技發展有限公司，共同推動軌道交通制動系統西南區域裝備製造平臺建設，填補本地軌道交通關鍵裝備造修能力空白。 目前，已建成2條產線，具備主流地鐵「踏面制動」深度檢修能力；另一條適用於120公裡/小時線路「夾鉗制動」的產線在建，建成後年檢修能力達4800套，可滿足成都多制式軌道交通需求，實現制動系統本地「全身體檢」與修復。 該產線是融合自動化、智能化技術的「智慧工廠」，關鍵工序由系統管控，智能工具按參數操作並實時反饋，避免人為誤判。其檢修效率提升約30%，人力成本降低，檢修質量與可追溯性更有保障，列車關鍵系統檢修周期縮短20%至30%，為市民提供更安全舒適的出行服務。 此平臺與本地既有檢修線形成協同，使成都基本覆蓋車輛全生命周期核心檢修能力，推動「成都車-成都研-成都造-成都修-成都配套」全鏈條升級。截至目前，成都已建成11條專業檢修產線，整車檢修能力達625輛/年。 今後，無論成都地鐵的普通線路列車或是市域(郊)鐵路列車的制動系統，在「家門口」即可獲得專業、高效的「全身體檢」與修復。 華西都市報-封面新聞記者 楊芮雯
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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