壽寧農信社因貸款調查失職被罰60萬元 責任人葉某遭警告
2026-01-14 20:38 5,756次浏览湖州8月9日電(鮑夢妮 胡豐盛 方佳佳 王穎)2025綠色低碳創新大會將於8月13日在浙江湖州開幕。作為「綠水青山就是金山銀山」理念的發源地，湖州有哪些綠色低碳應用成果？日前記者實地探訪尋找答案。 走進浙江大學湖州研究院，空地兩棲無人機、「太湖之鷹」巡檢無人機、智能駕駛垂直起降電動機等產品映入眼帘。該類產品通過全電驅動替代傳統燃油動力，可在工業巡檢、物流轉運等場景中減少碳排放，推動全電航空技術突破，帶動湖州航空產業集群向低碳化轉型。 「它不僅純由電力驅動，綠色低碳，而且應用創新設計，更節能高效。」浙江大學湖州研究院副院長張偉以「太湖之鷹」為例介紹，該無人機通過多旋翼實現垂直上升，到達一定高度之後再結合固定翼飛行。其高效能源轉換技術顯著降低單位作業能耗，較普通無人機飛行更省電且快速，可5小時不間斷飛行。據悉，目前「太湖之鷹」在同量級飛機中飛行速度最快，未來計劃向2座型800公斤級載人機邁進。 「太湖之鷹」巡檢無人機。 鮑夢妮 攝 在日常生活端，數位化也在助力生態文明建設的實踐。 7月中旬，湖州推出「生態身份證」數位化集成平臺，通過全景集成生態數據、倡導綠色行動、彰顯城市生態魅力，構建起政府引導、全民參與、企業轉型的生態共建機制。其中，個人生態身份證基於身份信息構建數智帳戶，實現綠色生活「一證全通」；企業生態身份證依託企業碼信息，以綠色碳效為標準，貫通綠色評級、金融等機制，推動企業綠色轉型。 「這一創新實踐有效激活了全民參與綠色低碳的積極性。」平臺建設方、湖州市新聞傳媒中心數據部工作人員姚滿琳介紹，居民可通過分類投放垃圾、步行、騎行單車等日常行為以及參加零碳相關活動獲取「綠幣」，再以「100綠幣等於1人民幣」的比例兌換消費折扣券、停車券等。自今年上線以來，「生態身份證」用戶量超100萬。 110千伏城北變電站。 鮑夢妮 攝 在能源供給端，位於湖州安吉縣的110千伏城北變電站(下稱「城北變電站」)碳排量只有常規變電站的35%，是全國首座全生命周期近零碳變電站。其實現該成績的原因，在於變電站創新應用20餘項節能降碳技術。 「通過房頂的採光罩，導光管能將室外的自然光漫射至室內，白天實現百分百自然採光。」國網湖州供電公司工作人員趙崇娟說。 此外，為減少變壓器運行碳排放，城北變電站選用天然酯絕緣油變壓器，全壽命周期二氧化碳排放總量相比傳統變壓器降低約90%。在變壓器餘熱回收利用方面，圍繞「熱回收、熱發電、熱消納」三大關鍵環節，城北變電站首創變壓器餘熱回收利用系統，通過溫差發電和末端供熱雙重利用，實現「變」熱為寶。 據中國船級社測算，城北變電站全壽命周期因為建材生產、安裝施工、設備運行等過程預計產生19358.12噸二氧化碳當量。同時，變電站建設中因綠化碳匯、光伏發電等產生的溫室氣體清除量可以達到20000噸二氧化碳當量以上。一加一減，城北變電站可實現二氧化碳「負排放」。(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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