證監會：持續健全證券公司分類監管體系
2025-11-22 19:42 4,763次浏览中國煤炭工業協會日前公布今年上半年煤炭生產情況，數據顯示，電煤供應穩定有序。中國煤炭工業協會數據顯示，1—6月，規模以上工業原煤產量24.0億噸，同比增長5.4%。6月份，規模以上工業原煤產量4.2億噸，同比增長3.0%，日均產量1404萬噸。原煤生產平穩增長。在進口煤方面，今年上半年，全國共進口煤炭2.22億噸，同比下降11.1%。中國煤炭工業協會 新聞發言人 張宏：全國煤礦生產繼續保持穩定增長的態勢，電煤供應穩定有序，電煤庫存繼續保持較高水平，能夠滿足迎峰度夏期間電煤的穩定供應和保障能力。全國煤炭智能開採產能佔比首超50%記者從中國煤炭工業協會了解到，全國智能開採產能佔比歷史性突破50%，1.6萬餘個高危崗位實現無人化替代，這標誌著煤礦安全高效發展進入新階段。在內蒙古黑岱溝露天礦，智能化開採技術正深度應用。載重超過300噸的無人駕駛礦卡通過5G網絡接收指令，沿預設路線自動運行；巨型電鏟精準裝載土石，全過程無需人工操作。整個礦山系統響應速度達0.001秒，實現近40臺設備的協同作業。礦山部署的感知網絡包含多重監測系統：雷射雷達與4D光場可實現250米範圍微物識別，高精度雷達可監測1毫米級山體位移。生產環節創新採用廢棄機油再生技術，每年轉化8000多噸危險廢物為高性能炸藥，爆破威力提升15%。同時，配套智能爆破方案使爆破頻次降低40%，有效減少地質擾動。在黑龍江龍頭煤企龍煤集團，記者看到，企業新建成5個智能化採煤工作面，配套升級32項無人值守生產輔助系統，並完成1251臺套關鍵設備更新——涵蓋生產運輸、監測監控、災害防治及智能化控制等領域。這次改造推動採煤機械化率躍升至99.5%，高危崗位人員壓縮90%，人身傷害風險大幅降低，安全效益實現質的飛躍。中煤協會數據顯示：全國已建成智能煤礦907處、智能工作面1806個，智能開採產能佔比首超50%，替代1.6萬餘個高危崗位。全國煤炭立體輸送格局基本形成為應對煤炭產能持續釋放，全國交通系統全力開啟能源保供攻堅模式。最近新開通了新疆到江蘇的煤炭專列。近日，一列滿載3500噸新疆能源集團石頭梅露天礦優質煤炭的專列跨越千裡，順利抵達江蘇新海電廠，專列的開通為華東地區能源安全注入「新疆力量」。截至7月24日，在新疆，鐵路部門日均發運煤炭41萬噸，累計外運煤炭5077.4萬噸，同比增長12.3%。被譽為「中國重載第一路」的大秦鐵路更是火力全開。7月以來，這條承擔全國鐵路五分之一煤炭運量的鐵路，日均運送煤炭達到105萬噸。中國煤炭工業協會表示，目前，全國已建成了「七縱五橫」煤炭鐵路運輸幹線，建成了以北方七港為主的煤炭下水港和南方接卸港口，建成了33條以輸送煤電和新能源發電為主的特高壓輸電線路。全國煤炭立體輸送格局基本形成。（總臺央視記者 王顥一 張揚 蔣雪嬌）
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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