北方（張家口）電商產業發展大會在河北張家口舉辦
2026-01-16 11:55 2,518次浏览8月8日，川西若爾蓋大草原，目之所及儘是深深淺淺的綠色。連片綠草中點綴的，有墨色的犛牛，還有一排蜿蜒的橋墩。這裡就是西寧至成都鐵路四川段建設現場，又一條「天路」正在川西高原延展。 當天，這條鐵路建設迎來新進展——若爾蓋隧道貫通，這也是西寧至成都鐵路四川段貫通的首座2000米以上隧道。待全線通車後，從成都出發坐動車僅需2.5小時可到達若爾蓋大草原，成都至西寧的鐵路旅行時間也將壓縮到5小時內。 為何過草原還要挖隧穿山？繞避兩大溼地自然保護區 8月8日上午8點半，記者乘車從黃龍九寨站出發，沿國道213線向西北方向行進，沿途景色從山巒疊嶂變換為連片草原。大約2.5小時後，車子抵達若爾蓋隧道出口端。 在開闊的若爾蓋大草原上修鐵路，為何還要挖隧穿山？ 中鐵七局西寧至成都鐵路指揮部指揮長白宏州告訴記者，這是為了繞避若爾蓋高原和喀哈爾喬溼地自然保護區。 除了在設計選線時繞避，若爾蓋隧道施工過程中也格外重視生態環保。隧道進口端臨近喀哈爾喬溼地自然保護區，項目部特別設計、建設了汙水處理廠，施工中產生的汙水經過沉澱、平衡酸鹼度，達到標準後才能排放；所有廢渣也要運到指定棄渣場。 如何應對極端氣候？冬季洞口加門帘、吹暖風 若爾蓋隧道位於阿壩州若爾蓋縣境內，全長2176.92米，設計時速200公裡。隧道所處地區海拔將近3500米，冬季最低氣溫達-23℃，全年平均溫度不到5℃，受極端氣候和高原缺氧影響，機械設備工效降低30%，對工人的身體也是巨大的考驗。 白宏州介紹，為了保證人員工效，項目團隊按照1.2倍的數量配備工人，工人上崗前除了要體檢，還要進行高原適應性培訓，保證施工團隊相對穩定，先後有500餘名工人參與了隧道施工。 從2023年6月進洞到2025年8月貫通，若爾蓋隧道歷經26個月建成，其間兩個冬天都沒有停工。為了保證冬季隧道內溫度保持在8℃以上，每年11月至次年4月，建設者都會在洞口加掛門帘，最冷的時候洞裡還要吹暖風。 「洞身下穿3處構造破碎帶，地質比較破碎，而且圍巖軟硬變化比較快，這也給施工帶來不小的困難。」白宏州說。項目團隊運用超前地質預報技術提前預判地質，並且根據圍巖軟硬不同變換施工措施。 全線通車後將帶來哪些便利？成都出發2.5小時可到若爾蓋 距離若爾蓋隧道出口端約3公裡的地方就是若爾蓋車站。記者了解到，待通車後，從成都可坐動車直達若爾蓋大草原，全程僅需2.5小時。 不僅如此，西寧至成都鐵路四川段串聯起阿壩州紅原、若爾蓋、花湖、郎木寺多個景區，未來這條鐵路還將成為一條生態線、旅遊線，拉近川西美景與世界的距離。 待西寧至成都鐵路全線通車後，西寧至成都的鐵路旅行時間將從現在的9個多小時壓縮到5小時內，極大便利沿線各族群眾出行，加強蘭(州)西(寧)城市群和成渝城市群交流，推動「絲綢之路經濟帶」和「長江經濟帶」互聯互通，對促進沿線經濟社會發展、助力鄉村振興，具有十分重要的意義。 華西都市報-封面新聞記者曹菲
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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