全國統一電力市場建設取得哪些進展？國家能源局回應
2026-02-05 13:09 7,823次浏览英國氣候及能源智庫機構恩伯(Ember)經理薩姆·巴特勒-斯洛斯和策略師金斯米爾·邦德8月5日在《中國日報》撰文稱，憑藉得天獨厚的優勢，中國在促進本國能源轉型的同時，為全球新能源發展作出貢獻。 中國能源轉型優勢顯著 文章指出，近年來，煤炭、石油和天然氣等傳統能源正在逐漸被太陽能、風能和電池等新能源取代。在此基礎上，作為製造強國的中國成為新能源經濟的主要推動者，在新能源製造、創新、應用和出口領域都處於領先地位。 首先，製造業是中國能源轉型的最顯著動力。2024年，全球五分之四的太陽能組件和電池、超過三分之二的電動汽車產自中國。與此同時，中國對這些新能源產品所需關鍵礦產資源的平均貢獻率達到七成。 其次，創新也是中國能源轉型的重要動力。中國既是能源轉型研究中心，也是新能源生產中心。如今，中國清潔能源技術專利申請的全球佔比已經從2000年的約5%上升至75%以上，中國企業在能源領域的研發支出已接近歐盟與美國的總和。 這些研發已經轉化為真正的科技成果。例如，中國生產出能量密度更高、充電速度更快、投入更少、成本更低的電池，可以為卡車、輪船和短途航班提供電力支持。 再者，清潔能源的快速部署是中國能源轉型的第三大動力。相較於中國的清潔能源部署規模和增長速度，西方的行動顯得尤為遲緩。例如，僅山東省的光伏裝機容量就超過了義大利與西班牙的總和，廣東省電動汽車數量超過了德國。 中國為全球新能源發展作出貢獻 文章進一步表示，以太陽能蓄電池、鋰離子蓄電池和電動汽車為代表的「新三樣」產業的出口正在蓬勃發展。恩伯的統計數據顯示，2024年，中國光伏組件出口規模約為242吉瓦，其中一半銷往新興市場。 中國電動汽車發展勢頭令人印象深刻。過去十年，中國已經從汽車淨進口國轉變為全球最大的汽車出口國。2024年，新興經濟體超過歐盟，成為中國最大的電動汽車出口市場。中國對新興經濟體的電動汽車出口額從2020年的約4.7億美元升至2024年的165億美元。 得益於中國的能源技術出口，新興經濟體能夠以更低成本、更快速度滿足日益增長的能源需求。事實上，五分之一新興經濟體的太陽能和風能裝機容量已經超過發達經濟體，同時約五分之一新興經濟體的電氣化率高於發達經濟體。從巴西到摩洛哥，從埃及到越南，世界多國正在利用新能源促進經濟增長。 憑藉專業知識和融資能力，中國正在全球範圍內構建本土化能源技術供應鏈。過去五年，中國電動汽車和電池企業已在印度尼西亞、泰國和巴西等新興市場投入巨資建設生產設施。 一言以蔽之，中國在可再生能源和電氣化、製造和發明、國內應用和全球出口方面均處於領先地位。 一個多世紀以前，福特汽車創始人亨利·福特推出了T型汽車，打開了平價汽車和「石油時代」的大門。在此背景下，大規模裝配生產線成為工業生產中的常態，公路和郊區變成新地標，「美式和平」不斷引發地緣政治博弈。福特和美國與其說是在製造汽車，不如說是開啟了一個以美國為主角的時代。 如今，歷史重新拉開帷幕，這一次的主角是中國。 (英文原文刊發於《中國日報》智享匯欄目) (編輯：嚴玉潔 王輝 周鳳梅 朱萍)
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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