全國統一電力市場建設取得哪些進展？國家能源局回應
2026-03-29 15:03 1,632次浏览臨汾8月14日電 題：山西臨汾：「葡」寫致富新路徑 電力護航果飄香 作者 高雨晴 曹清鈺 初秋時節，山西臨汾堯都區賈得鄉北席村農業種植基地裡一片生機勃勃的景象，葡萄大棚內碩果盈枝，一串串飽滿圓潤的葡萄沉甸甸地掛滿藤蔓，勾勒出一幅豐收圖景。 北席村位於堯都區東南丘陵地帶，是典型的山區農業村。這裡日照充足、土壤肥沃、水源充足、乾旱少雨、晝夜溫差大，非常適宜葡萄生長。該村葡萄種植歷史悠久，但一直存在品種單一、技術落後、產銷零散等短板，難以形成規模，這無形中束縛著葡萄產業的發展潛力。 近日，山西臨汾，供電人員深入葡萄種植基地和大棚檢查用電設備。國網臨汾供電公司供圖 為走出「產銷難」的「死胡同」，打破過去單一產業鏈的被動局面，村裡成立鴻富康綠色葡萄種植專業合作社，依託「黨支部+合作社+農戶」的管理模式，全力打造「北席巨峰葡萄」品牌發展新模式，通過延伸產業鏈，劈開一條「重生」新路徑。 「巨峰葡萄粒大穗重、味甜多汁，抗逆性強，耐運輸，有助於市場售賣，再加上本地種植量少，具有一定的稀缺性，廣受市民喜愛，是大家公認的『老字號』。」農戶李雲英拿起一串剛摘下的葡萄說。 李雲英介紹，她的葡萄園種植基地面積大概10餘畝，今年是第三年掛果，達到品質最佳階段，畝產量大概3000多斤。「多虧了電力保障，我們的葡萄在冷鏈運輸儲存中才能實現全程控溫控溼，口感品質如初。」 據了解，為助力農戶豐產豐收，國網臨汾供電公司組織「兩隊」隊員深入農戶家中，了解農戶對供電服務的意見和建議，及時掌握用電需求，科學指導夏收工作。 其間，隊員們深入葡萄種植基地和大棚檢查用電設備，對開關、插座、刀閘、配電箱等設備進行全方位檢查，根據排查出的缺陷隱患建立「一對一」問題檔案，明確整改措施，及時消除缺陷，確保配電線路及設備「零缺陷」運行。同時，針對農戶安全用電意識薄弱的實際情況，加大宣傳力度，隊員們通過面對面講解、發放宣傳手冊等形式指導農戶科學用電、安全用電。 在山西臨汾堯都區賈得鄉北席村農業種植基地，葡萄種植戶李雲英向供電人員介紹種植情況。國網臨汾供電公司供圖 「接下來，我要繼續堅持綠色無公害種植，優化有機肥管理，擴大種植面積，嘗試線上線下多渠道推廣，農旅融合的特色發展新模式。」李雲英不再只盯著種植園裡的葡萄，而是放眼更長遠的產業鏈。 在賈得鄉北席村，像李雲英這樣的葡萄種植戶還有300餘戶。近年來，北席村致力於打造「一村一品牌、村村有特色」的發展新格局，以葡萄產業為牽引，通過「示範戶+基地模式」補鏈強鏈，積極探索農業生態觀光旅遊、產業高效融合發展的新路子。 目前，全村葡萄種植面積達2000餘畝，年產銷量600餘萬斤，年創產值1200餘萬元。葡萄產業不僅壯大了村集體經濟，對打造品牌優勢、加快鄉村全面振興具有重要的示範引領作用。 夏風掠過北席村，顆顆葡萄攢著陽光的暖意。在這片希望的田野上，正孕育著村民增收致富的「紫色希望」。(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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