工信部全力組織搶修恢復甘肅蘭州市榆中縣等受災地區通信設施

2026-01-10 00:38 5,564次浏览

  蘭州8月12日電 (馮志軍 於仕琪)8月7日以來,蘭州市榆中縣等地遭遇連續強降雨引發山洪災害。隨後,甘肅省氣象局在災區緊急架設可攜式北鬥衛星應急氣象監測站,成功突破通信中斷困境,構建起災區關鍵氣象數據回傳的「天路」,每3小時製作《氣象實況信息快報》得以準時準確發布。   記者12日從甘肅省氣象局獲悉,截至11日8時,承載著災區溫度、降水、風向風速等核心要素的快報20期,已精準送達應急、水利、交通等關鍵部門。高頻次、高密度的實況信息流,成為後方指揮部洞察災區天氣脈搏、評估次生災害風險、部署救援力量無可替代的決策基石。 8月8日上午,榆中縣氣象局工作人員徒步前往最大降水量站點興隆山拷貝數據。甘肅省氣象局供圖   為了更好服務前方搶險救災,該局一支由技術骨幹組成的應急分隊攜帶專業裝備馳援災區,他們一面快速修復受損區域自動氣象站,確保觀測網絡完整;一面同步開展初步災損評估,為災後重建觀測設備規劃提供一手依據。   此次山洪之後,次生災害威脅如影隨形。針對搶險現場最擔憂的後續降水及強對流天氣,甘肅省氣象局先後製作發布《榆中縣山洪災害氣象服務專題預報》11期。   據介紹,每一期預報,都力求在時間上「掐準點」——精確到小時級的強降水落區和強度預測;在空間上「劃準圈」——明確滑坡、泥石流極高風險隱患點;在影響上「說到位」——直指對救援通道搶通、人員轉移安置、物資投送的關鍵影響。 8月8日下午,榆中縣氣象局工作人員找尋被山洪衝毀的土壤水份站。甘肅省氣象局供圖   甘肅省氣象局表示,這份「精細化窗口期服務」,為應急管理、消防救援等一線力量提供了清晰的「行動時刻表」,使救援得以在風雨縫隙中爭分奪秒,最大程度規避風險,提升效率。(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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