青島港完成首單船用甲醇加注業務
2025-11-23 01:48 4,534次浏览「一眨眼，孩子就不見了......」 近日，在西雙版納景洪一家酒店，6歲女童悅悅(化名)在酒店的水上樂園戲水時，被回水管吸住大腿，悅悅母親與多人合力均未能將孩子救出，最終悅悅不幸溺亡。 事故發生時，悅悅的母親看到女兒的身影突然消失，第一時間衝進水池，發現孩子的左腿已經全部被吸入到池底的回水管中。她一邊用身體撐著女兒，努力讓孩子的口鼻露出水面，一邊試圖把女兒的腿拔出來，周圍還有四名成年人上前幫忙拖拽，但孩子仍被牢牢吸住。 直到酒店關閉水泵，悅悅才被救起，此時已經失去意識，送醫後經搶救無效死亡。 事件迅速登上新媒體平臺熱搜，引發網友廣泛關注；而類似事件今年已不是第一次發生。 2025年7月，湖南省株洲市一名男孩在遊泳池遊泳時，左腿不慎被泳池牆邊排水口強力吸住，大腿根部因管道負壓牢牢卡死，無法動彈。消防救援人員到場後，經過半個小時的緊張救援，才將男孩的腿部從排水口內拔出。 由排水口引發的事件，讓人們意識到隱藏在遊泳池、戲水池裡的巨大風險，而它卻常被人忽視！ 泳池排水口為何有如此大的威力？ 人一旦被吸住應如何脫身？ 類似悲劇又該如何避免？ ↓↓↓ 排水口吸力有多大？ 能吸住一頭牛 通常，遊泳池安裝有水循環系統。該系統的排水口一般設在池底或者拐角的地方，多用網狀鐵絲或者帶孔的鋁合金板防護。 目前常見的泳池水循環模式有兩種——順循環和逆循環。 順循環模式是指泳池的排水口在底部，經過砂缸過濾之後，再通過池壁或者底部的進水口進行補給，以此形成的一個正方向循環。也正因如此，順循環的威脅較大，一旦防護網損壞、脫落，人被吸住後很難靠自身力量掙脫。 逆循環模式中，注水口在池底，從下往上注水，這種模式的泳池通常不會吸人。 圖源：國家應急科普宣傳 那麼，順循環泳池排水孔的吸力到底有多大？有實驗員進行了測試： 當實驗員靠近順循環模式泳池內唯一且未安裝防護網的排水口時，吸力直接把他的手臂吸進排水口並死死地卡在裡面。生拉硬拽很難成功把人拉起來，直到工作人員關掉水泵，實驗員才得以拔出手臂。 有數據顯示，排水口的吸力通常可達到每平方釐米23公斤。相關專業人員介紹說：「一個0.6米深的小型兒童遊泳池，蓄水能力約800公斤，若將泳池內排水口打開，吸力甚至可以吸住一頭牛，更別說一個孩子了。」 被排水口吸住怎麼辦？ 一旦被排水口吸住，可按照以下方法緊急救援： 第一時間向泳池邊的安全員或工作人員求助，儘快把排水口水閥關掉。 在無法擺脫的情況下，先想辦法維持被困者的呼吸，避免溺水窒息。緊急情況下，可以給被困者一根管子(長吸管、水管等)，含在嘴裡用於維持呼吸。呼吸時，應儘量堵住鼻孔和耳孔，以最大程度地防止嗆水。 嘗試撬動排水口的邊緣，讓水流入到下面的真空中，減少壓力差，再進行拉動。 嚴守安全紅線 避免悲劇再發生 當排水口排水時，會產生很強的吸力，人一旦被吸住，很難靠自己的力量掙脫。有的遊泳池為了讓水保持乾淨，會循環排水、淨水，這時，排水口附近也會有一定吸力，存在被吸入的風險。 如果在排水時，排水口的格柵(安全罩)掉了，失去防護作用，極易發生危險。 炎炎夏日，遊泳玩水是許多人尤其是孩子們最喜愛的運動和消暑方式之一。為避免排水口「吃人」事故再次發生，泳池戲水人員和經營管理機構應共同提升安全意識。 泳池戲水人員 在泳池遊泳、玩耍時，應儘量遠離排水口附近的區域。 帶孩子的家長應提前告知孩子，不要用手或腳觸碰排水口，以免發生危險。 如在遊泳過程中發現防護網破損、鬆動，應及時告知場所工作人員並立即遠離。 經營管理機構 優化泳池設計：排水口、回水口位置最好設在岸邊，而不是水底。 安全柵欄縫隙要儘可能小，不能使用鐵絲網等易變形材料。 應在非營業時間排水、換水，做好檢修工作，減少事故風險。 場所運行過程中務必時刻做好安全排查。每個排水口、回水口附近要有明確標識和專人看守，避免遊客下水接近。 國家應急廣播提醒 當前正值暑期 各大泳池、水上樂園迎來運營高峰 各單位務必落實安全主體責任 定期對泳池、戲水池的排水口 進行安全隱患排查 帶孩子遊泳戲水時 監護人應提前告知潛在風險 並切實履行監護責任 避免事故發生 來源：國家應急廣播微信公眾號
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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