西寧至成都鐵路若爾蓋隧道貫通
2025-12-04 00:14 1,715次浏览成都世運村，草叢深處，捕蚊機悄然亮起一抹幽微的藍光。機器釋放的二氧化碳，吸引著吸血雌蚊尋蹤而至。一旦觸及外圍細密的電網，便瞬間爆出幾點更亮的細碎火花。這些智能生態捕蚊機，已在成都世運村投放25臺，實現15000平方米區域內的滅蚊全覆蓋。 「這是我們拿到智慧財產權發明專利後在國際賽事上的首次應用。」近日，成都許量科技發展有限公司CEO王詩皓在接受記者採訪時說道。 相關研究顯示，蚊子找到人叮咬的核心原因，是人和動物呼吸過程中排出的二氧化碳對吸血雌蚊產生極強的吸引力。基於這一發現，成都許量科技利用自主開發的新材料去高效捕獲空氣中的二氧化碳，匯集達到一定濃度後進行釋放，「讓蚊子誤以為這是一個人」。雌蚊被引誘至設備後，再通過物理方式進行捕獲。 王詩皓介紹，該設備的核心技術，是「高效吸附空氣中濃度僅約0.04%的二氧化碳」，並解決了「在常溫常壓狀態下，從極低濃度富集到高濃度」這一難題，同時根據不同場景需求進行釋放。他舉例說，在公共空間中，該設備能將捕獲的二氧化碳精準釋放至1500ppm以上，「相當於做了一個仿生學的模擬人呼吸的過程」。 許量科技一直紮根成都，從科研到生產埠全由成都本土製造。王詩皓提到，公司與成都大學科研團隊深度合作，擁有完全自主智慧財產權的新材料專利在蓉研發落地，並通過校企直通模式完成轉化。除了成都，智能生態捕蚊機還在西雙版納、蘇州、上海、佛山等多地進行了投放。 值得一提的是，許量科技也曾服務於成都大運會，國際賽事的場景供給，直接驅動了產品後續的研發和迭代升級。「捕獲方式由之前的風吸式迭代為電擊式物理捕獲，捕獲效率約提升40%以上。」王詩皓告訴記者，迭代後的新型吸附材料性能也提升了約70%，增強了二氧化碳的富集效率與整體誘捕效果。 「在成都世運會場景投用後，不少海外客戶也關注到我們。」王詩皓表示，目前公司已與東南亞等地溝通合作，未來也或將針對東南亞地區長期受登革熱等熱帶疾病困擾的痛點，提供解決方案。
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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