「好房子」政策下中國廚電的價值重構與市場突圍

2026-01-16 23:50 1,938次浏览

近日,隨著最後一段鋼梁精準落位,普旺路新建項目迎來關鍵節點——跨春申塘橋梁頂推作業完成。據閔行區梅隴鎮消息,這座連接銀都路與興梅路的「民生橋」,正向通車目標全力衝刺,未來將為梅隴居民出行提速、區域路網升級帶來有力支撐。普旺路南起銀都路,北至興梅路,全長787.66米,貫穿梅隴地區中心。項目建設中,除468.66米的路基工程外,最受矚目的當數跨越春申塘的關鍵樞紐——春申塘橋。這座全長319米的橋梁,一頭連著南岸銀都路,一頭牽起北岸興梅路,是打通區域路網「梗阻」的核心環節,而此次橋梁頂推作業更是整個工程的「咽喉之戰」。施工現場與常規橋梁施工相比,本次工程面臨特殊挑戰:既要保障河道通航不受影響,又要兼顧周邊環境限制。為此,項目團隊創新採用「35+73+35」米三跨連續鋼箱梁結構及「步履式頂推+原位拼裝」組合工藝,中跨73米鋼箱梁分5個節段,藉助步履式頂推設備從南岸向北岸精準「遞進」;兩側35米邊跨則在河道兩岸同步完成拼裝。這種「分段攻堅、精準對接」的施工方案,既對河道航運的影響降至最低,又大幅提升施工效率。自4月22日啟動作業以來,頂推工程分兩階段穩步推進:第一階段頂推40.6米,歷時12天圓滿收官;第二階段頂推104.895米,經過21天奮戰順利完成。這座橫跨春申塘的「連心橋」,不僅將成為梅隴交通線上的嶄新地標,更將有效疏解銀都路、興梅路的交通壓力,串聯起鎮內多個居民區與商業節點,讓居民告別「過河繞遠路」的困擾,實現「直線直達」的便捷。此次頂推作業的完成,標誌著項目正式邁入新階段。接下來,施工團隊將加快推進邊跨拼裝、支座固定及附屬設施施工,力爭在2026年初實現全橋通車。

  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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