前列腺癌發病率持續上升 專家：應加強全周期管理
2025-11-30 08:00 3,851次浏览天津8月14日電 題：天津西青「隱形冠軍」集群崛起創新突破築牢產業根基 作者 江瑩 薛淳月 在天津西青區賽達工業園的智能車間內，碳纖維原絲經歷精密蛻變，化身為強度十倍於鋼材的核心材料。這一幕不僅是卡本科技的技術突破縮影，更是天津西青創新生態孕育的「隱形冠軍」企業群像——它們以關鍵技術突圍，正重塑區域產業競爭力。 天津市西青區工信局最新數據顯示，截至2025年上半年，該區創新型中小企業已達498家，其中天津市「專精特新」中小企業221家，國家級專精特新「小巨人」企業20家。這一優質企業梯隊，正成為驅動區域產業向高端躍升的核心引擎。 圖為天津西青經濟技術開發區。(無人機照片)記者 佟鬱 攝 協同創新：破壁攻堅顯擔當 「立體視覺是未來自動駕駛的關鍵支撐。」中科慧眼(天津)電子有限公司總經理蔡華偉介紹。在京津冀協同戰略和天津西青經開區政策支持下，這家深耕立體視覺的企業十年磨一劍，成功打破國外企業在自動駕駛感知算法與磁流變懸架系統的技術壟斷。 「我們實現了全站式自研，技術指標已超越國際同行。」蔡華偉表示。面對早期晶片依賴進口的困境，中科慧眼聯合國內晶片企業協同攻關，穩步推進國產化替代進程。天津西青完善的智能網聯汽車產業政策體系，正加速技術研發到產品製造的鏈條貫通，推動智駕產業集群加速成型。 材料革命：中國標準築基業 在卡本科技的智能產線上，「工業黑金」碳纖維複合材料承載著基建強國的重量。主導制定19項行業標準、產品廣泛應用於國家重大工程，卡本不僅佔據千億級基建加固市場重要地位，更以自主技術築牢安全基石。 面對高速公路橋梁加固材料長期受制於人的困境，卡本科技自主研發的智能預應力碳纖維板集成光纖傳感技術，為西青區王穩莊鎮天源道橋提供24小時安全守護。從技術攻關到工程應用，中國新材料正書寫安全自主的新篇章。 能源新局：前沿探索拓藍海 新能源賽道同樣激蕩著西青智慧。當鋰電池和鉛酸電池安全環保性成為全球難題，華神(天津)新能源科技有限公司自2008年率先探索水系鋅—碘電池替代路徑。「研發初期質疑不斷，如今國內外已有近百個課題組跟進研究。」公司負責人袁志好感慨道。 在天開西青園創新沃土上，華神新能源與產業鏈夥伴緊密協作，加速技術轉化與產業協同。「園區為科研理想提供了高效落地的土壤。」袁志好表示。新能源新材料企業集群在此匯聚，持續為區域經濟注入綠色動能。 智造出海：自主可控闖世界 天津宜科自動化的生產線上，為寧德時代新能源定製的傳感器正精密排布。這種應用於電池生產線的高精度小型化傳感器，曾是中國製造業的痛點——毫米級雷射測距產品長期被德國壟斷。 投入三年近千萬元研發經費，宜科成功突破核心零部件技術壁壘。其41位絕對值多圈編碼器、微米級雷射測距傳感器等20餘項核心技術產品實現進口替代，更在歐洲與北美設立分支。即將在天津召開的上合組織峰會，將為更多如宜科般的天津企業敞開國際市場新通道。 從中科慧眼的「智能之眼」到卡本科技的「工業黑金」，再到宜科自動化的「精密感知」，天津西青區「隱形冠軍」企業群的崛起絕非偶然。政府精準的政策支持與創新服務，為企業營造了潛心突破的優良生態。 「這些企業如同創新『盆景』，正匯聚成引領產業鏈升級的壯闊『風景』。」天津市西青區工信局相關負責人指出。天津西青「隱形冠軍」集群突破技術壁壘的實踐，不僅是企業自身的跨越發展，更是區域經濟向全球產業鏈高端攀升的堅實足跡——它們以自主創新之光照亮「新質生產力」發展之路，為京津冀協同發展寫下生動註腳。(完)
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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