多維數據勾勒我國能源體系「成績單」 增減間大幅提升經濟發展「含綠量」
2026-01-11 12:16 1,531次浏览8月11日電 據中央氣象臺網站消息，昨日(8月10日)，四川、重慶、湖北、安徽、江蘇等地部分地區出現暴雨或大暴雨。預計未來三天，四川盆地至江漢、江淮一帶有強降雨天氣，內蒙古東部、東北地區西部、華北中北部及雲南、貴州、西藏東南部等地降雨明顯，上述地區局地伴強對流，關注可能引發的次生災害及對交通、旅遊、農業生產等的不利影響；關注颱風「楊柳」發展動態及影響。 四川盆地至江漢江淮等地部分地區出現暴雨或大暴雨 昨日8時至今日6時，四川盆地東部和南部、陝西南部、湖北西部和南部、湖南北部、蘇皖中部和雲南東南部、海南中部等地部分地區出現暴雨或大暴雨，湖北恩施巴東193毫米、湖南張家界桑植221毫米；上述地區最大小時降水量50～80毫米，重慶永川95毫米、四川達州渠縣87毫米。 重慶江漢江淮等地有強降雨 11日至12日，江漢、江淮、西南地區東部等地有中到大雨，四川、重慶、貴州北部、雲南北部、湖北、湖南北部、安徽、江蘇等地的部分地區有暴雨或大暴雨。 其中，預計，8月11日08時至12日08時，蘇皖中部、湖北東部和南部、湖南西北部、四川東部和南部、重慶、貴州中西部和東北部、雲南北部以及內蒙古中東部等地部分地區有大到暴雨，其中，江蘇中部、湖北西南部、湖南西北部、重慶中東部、貴州東北部等地部分地區有大暴雨，湖南西北部、重慶東南部等地局地特大暴雨(250～280毫米)(見圖1)，上述部分地區伴有短時強降水(最大小時降雨量20～50毫米，局地可超過70毫米)。內蒙古東部、華北北部、西北地區東部、西南地區東部等地的部分地區將有8級以上雷暴大風或冰雹天氣，其中，內蒙古東部、河北西北部等地的部分地區將有10級以上雷暴大風，最大風力可達11級以上(見圖2)。中央氣象臺8月11日06時繼續發布暴雨黃色預警和強對流天氣藍色預警。 圖1 全國強降雨落區預報圖(8月11日08時-12日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站 圖2 全國雷暴大風或冰雹預警圖(8月11日08時-12日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站 13-15日，江淮北部、黃淮、華北南部以及東北等地將有一次中到大雨，局地暴雨天氣過程。 國內未來三天具體預報 8月11日08時至12日08時，蘇皖中部、湖北東部和南部、湖南西北部、四川東部和南部、重慶、貴州中西部和東北部、雲南北部以及內蒙古中東部等地部分地區有大到暴雨，其中，江蘇中部、湖北西南部、湖南西北部、重慶中東部、貴州東北部等地部分地區有大暴雨，湖南西北部、重慶東南部等地局地特大暴雨(250～280毫米)。內蒙古中西部、遼寧、山東半島等地部分地區有4～5級風(見圖3)。 圖3 全國降水量預報圖(8月11日08時-12日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站 8月12日08時至13日08時，內蒙古東南部、東北地區西部、華北中北部、江淮東部、江漢大部、江南北部、重慶、貴州、雲南中北部、西藏東南部等地部分地區有中到大雨，其中，湖北西南部、湖南西北部、貴州東北部和中部、西藏東南部等地部分地區有暴雨或大暴雨(100～150毫米)。內蒙古中東部、遼寧等地部分地區有4～5級風(見圖4)。臺灣以東洋面將有11～12級風，陣風13～14級。 圖4 全國降水量預報圖(8月12日08時-13日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站 8月13日08時至14日08時，東北地區西部、江淮北部、江西南部、湖南南部、華南東部、臺灣島以及雲南西部和南部、西藏東南部等地部分地區有中到大雨，其中，福建東南部、廣東東部、臺灣島等地部分地區有暴雨或大暴雨(100～200毫米)。內蒙古中部、遼東半島、山東半島等地部分地區有4～5級風(見圖5)。臺灣以東洋面將有10～11級風，陣風12～13級，臺灣海峽將有7～8級風，陣風9級。 圖5 全國降水量預報圖(8月13日08時-14日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站
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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