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2025-12-10 22:56 6,837次浏览杭州8月5日電 (記者 陳溯)每年節電收益約10萬元、每年發電收益158萬元……在杭州市臨平經濟技術開發區，一座產業園已在綠色低碳發展中獲得實實在在的經濟收益。 繭SPACE產業園位於杭州市臨平經濟技術開發區紅豐路502號，是一個聚集生物醫藥、配電裝備製造、商業辦公等多業態的產業園區，聚集企業17家。2023年，順應我國「雙碳」目標，杭州極能科技有限公司啟動繭SPACE產業園零碳示範園項目，2024年6月建成，成為浙江首個民營低零碳產業示範園。 示範園以「替碳、降碳、固碳、易碳」的思路，布局了分布式光伏電站、光儲充一體化等微電網系統。同時，對園區樓宇暖通空調、照明等系統進行節能改造，建設了綠色低碳餐廳、廢舊材料回收系統，還自研IXMS能碳管理綜合平臺，對園區的能源生產消耗、碳排放、能效表現等進行綜合管理和可視化展示，確保光伏發電消納最大化和電站的整體效率。 繭SPACE產業園俯拍圖。(臨平經濟技術開發區供圖) 杭州極能科技有限公司董事長曹國興向記者介紹，園區樓宇內的空調經過節能技術改造，可以自定義啟停時間、設定溫度鎖死或限定上下限、按人流及溫度動態調節、傳感器觸發按需供冷照明等控制策略，避免過度供暖、製冷、照明，降低非工作時間能源浪費，不降低舒適度的同時節省電力，實際節能效率4%左右。 除了節電，園區的分布式光伏電站和光儲充工程還為企業帶來了實際的發電收益。利用園區屋頂資源，安裝光伏裝機容量2023.54kWp(千瓦峰值)，平均每年可提供約212萬kWh綠色電能。 「經實際運行和初步測算，項目建成後，經濟效益、環境效益和社會效益顯著。」曹國興說，項目節省園區3000KVA(千伏安)一次性電力增容費約100萬元，光伏年發電量212萬千瓦時，年發電收益158萬元(90%自用，電價0.785元/KWh，10%餘電上網，電價0.4153元/KWh)，節電收益約每年10萬元。與此同時，園區綠色能源佔比從0%提高到63.2%，萬元工業產值碳排放強度由建設前的0.01793噸下降到0.00736噸，下降59%。 杭州是國家首批碳達峰試點城市，近年來，杭州推進綠色低碳工業園區建設，探索試點「零碳(近零碳)園區」，開展多技術、跨領域集成場景展示，將園區、工廠配建新能源項目和開展節能改造作為評價認定零碳園區、綠色低碳工廠的重要依據。 杭州市臨平經濟技術開發區黨工委委員、管委會副主任陳嬿表示，臨平作為杭州綠色能源產業發展高地，積極打造「中國綠港」產業地標，將繭SPACE產業園列入綠色場景示範應用重點，項目先後獲得杭州市2024年度十大低碳應用場景、杭州臨平區「兩山」轉化優秀案例等榮譽稱號，項目提供了技術上可行、經濟上合理的小微零碳園區解決方案，也為各類民營產業園區零碳建設和運營打造了可複製可落地的工程樣板。(完)
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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