中國經濟半年報丨煤炭智能開採產能佔比首超50% 立體輸送格局基本形成

2026-01-15 04:58 3,852次浏览

  巨大的電子屏幕上實時跳動著各項生產數據,坐在電腦前的操作人員各司其職,正通過生產智能化平臺遠程監控生產現場的各項運行指標……近日,記者走進位於吉林省吉林市磐石市的磐石建龍鋼鐵有限公司,在其智造中心的集控大廳內看到了一個傳統製造企業的「智造」轉型路徑。   近幾年,我國鋼鐵行業正經歷從「增量發展」向「減量發展、存量優化」轉變。在此背景下,推進數位化轉型、智能化升級成為鋼鐵企業突破效率瓶頸、實現逆境突圍的核心動力。   「我們積極推進大數據系統與智能製造應用,以『磐石建龍系統管理平臺』建設為核心,目前已根據生產需求自主開發包括智慧安全管控平臺、生產監控預警系統、智慧質量管控平臺、檢修預測模型等在內的各類系統150餘項,實現26個崗位集中控制。」磐石建龍人事行政處處長孫飛說,數字賦能不僅大幅提升了企業的生產效率和管理效率,還通過對相關數據的高效分析,為企業精準決策提供了科學依據。   集控大廳內,磐石建龍工程設備處應用開發室主任辛宏波告訴記者,右側大屏顯示的是40MW智慧發電指揮平臺,通過現場的無人巡檢、智能點檢以及無人值守系統,操作人員坐在集控大廳就能進行操控,這在國內鋼鐵企業自備電廠中達到了領先水平。   這也是磐石建龍開展智能化轉型升級的縮影。據介紹,公司先是對廠區網絡進行深度改造,支撐數據平臺實現約5000筆數據的秒級處理能力,然後通過對現場生產工藝和生產工序的改造,打造了一個全流程的智能化工廠。目前,企業已實現發電、水系統、原料等工序的協同工作。   「在數據利用方面,現在我們已經由原來的事後分析向事前預測和事中管控轉變。以設備預警系統為例,設備還沒有達到停機的狀態,系統就會發出警示,提醒我們利用生產空餘時間對設備進行幹預,改變了以往設備趴窩後再緊急搶修的被動狀態。」辛宏波說,平臺管理深入各個系統,正在幫助企業不斷提升精細化管理水平。   孫飛表示,公司將持續強化人工智慧與5G應用為生產提供系統服務,推進位造技術突破和工藝創新,力爭打造覆蓋全供應鏈、全生產線、全生命周期的科學化管控新模式。

  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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