「珍存銘志——上海市民抗戰實物收藏展」在四行倉庫啟幕，半數展品首次亮相
2026-03-12 04:43 7,897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)
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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