國家首次制定商保創新藥目錄
2025-11-25 15:44 5,964次浏览央視網消息：這是近日廣西一個服務區內發生的驚險一幕，一輛行駛中的汽車被閃電擊中，畫面非常驚人。據了解，每年6—8月是雷電高發期，尤其是最近兩個月，全國多地都出現雷雨等強對流天氣，很多地方還發生了雷擊事件。雨天行車要注意哪些安全事項？在戶外遇到雷擊時又應該如何正確應對？ 8月5日，在廣西北海鐵山服務區發生驚險一幕。當時正在下雨，一輛緩慢行駛的汽車，突然被一道閃電擊中，現場有火光閃現，小車當即停車，車上人員無大礙。無獨有偶，8月2日，在滬昆高速浙江境內，一輛行駛的小車也被一道閃電擊中，好在駕駛員冷靜應對，及時把車停到應急道上。 技術人員提示，開車遇到雷雨天時，應儘快到安全區域停車，並關掉音響、收音機等設備，使車輛形成一個完全封閉的空間，同時身體也不要接觸金屬物品。如果車輛不幸被雷電擊中，不要輕易下車，等電流經車身表面傳到地面後再進行處理。 汽車修理員路師傅表示，儘量不要在空曠路段、田野去行駛。停車避雨，不要把車停在電線桿或者說樹下或者高樓的牆角下，這些位置都有引雷的風險。在避雷的時候，所有的車窗應該是關閉的，在車上儘量不要使用電器。高速上碰見打雷這種情況就近進入服務區。 車遭雷擊人無恙 專家解密「法拉第籠」效應 雷雨天氣下，汽車遭遇雷擊，所幸車上人員安然無恙，這是為何？車內防雷擊的科學原理是什麼？ 廣西科技館展教部科技輔導員林孜介紹，汽車也是由金屬製成的，它就像是一個天然的法拉第籠，電流經過車身再由溼輪胎導向大地，這個時候在車內的人員相對來說是安全的。 工作人員介紹，車輛被雷擊後依然安全的科學原理，正是「法拉第籠」效應。在科技館內，專業人員通過特斯拉放電裝置和法拉第籠，模擬演示了這一現象。 法拉第籠是指由金屬或者導電材料構成的封閉空間，以科學家麥可·法拉第命名。其原理是當外部電場作用在法拉第籠時，籠體表面的電荷會重新分布，中和外部電場的作用。此時，籠體內部的電場幾乎為零，從而保護籠內的空間不受外部電場的影響。 工作人員提示，如果雷雨天人在戶外 實在找不到合適的躲避場所時，待在車裡相對來說也是安全的。駕駛員可以選擇在安全區域停車，關掉音響等系統，並關閉所有車窗，使車輛形成一個完全封閉的空間。不要去觸摸車窗把手、換擋杆、方向盤等，儘量把雙手放在大腿上。如車輛遭遇雷擊，不要貿然下車，安心等待救援。 高頻率雷電在夏季屬於正常現象 很多人可能發現了，這兩個月雷電現象似乎頻率很高。上個月，在遼寧大連市，也有市民拍攝到天空出現了密集的閃電。當時，夜空閃電連續不斷、不停閃爍，時不時還伴有滾滾雷聲。 相關數據顯示，從7月2日夜間至7月3日6時，大連市域內共發生了7649次閃電。這樣高頻率的閃電引起了不少人的好奇，是否屬於一種天氣異常現象？專家解釋，其實夏季本身就是雷電高發的季節，這屬於正常的天氣現象。產生密集雷電現象的原因主要是，在副熱帶高壓外圍控制下出現了極端的強對流天氣。 副熱帶高壓控制下 極易發生強對流天氣 大連市氣象臺臺長李燕介紹，現在整個大的環流形勢就是副熱帶高壓，在這種形勢控制下極容易出現強對流和極端降水天氣。這種強對流天氣像有這種雷雨大風，短時強降水，還有雷電就造成閃電比較多，比較頻繁。從閃電觸發的理由上來說，它必須有觸發的通道，有地面的正電荷和雲底層的負電荷之間形成一個強烈的通道。 專家表示，夏季本身就是雷電高發的季節，這屬於正常的天氣現象。 大連市防雷減災中心副主任劉衛華表示，大家感覺到單閃電的頻次比較多，但實際上根據歷史數據來看，閃電並不是特別罕見，也不代表著有任何氣候異常的情況發生。 遭遇雷電 不同情形應對方式不同 雷雨天一旦遭遇危險，汽車內是相對安全的。不過，專家解釋，遭遇雷電時，在不同條件下，應對的方式是不同的。其他時候該如何正確避險？有哪些需要注意的？ 戶外遭遇雷雨應立即尋找裝有避雷針的建築物或鋼筋混凝土建築物躲避。切記遠離樹木、電線桿、煙囪等高聳物體，也不要在這些有金屬物的地方停留。車裡、山洞裡是相對安全的地方。如果躲在車裡注意關掉引擎、音響系統、收音機等，並關閉所有車窗，使車輛形成一個完全封閉的空間。 如果躲在山洞裡，千萬不要站在洞口或巖石邊，儘量往裡走。如果實在無處可躲，周圍都是大樹或廢棄高樓，應儘快尋找安全避雷區。方法很簡單，仰望視野中較高物體的頂點，視角達到45度以上，且人與物體距離4米以上，10米以內的區域就是避雷安全區。 在安全區內地勢較低的地方，抱緊身體蹲下躲避。如果周圍很空曠，儘量尋找地勢相對較低的地方蹲下，雙腳併攏，防止因「跨步電壓」造成傷害。
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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