治水興水看新疆丨甜水如許念斯人

2026-03-12 01:50 9,314次浏览

  南通8月11日電 (汪俐辰)8月11日,由中交隧道局承建的海太長江隧道A4標項目左線「滄淵號」盾構機順利始發,標誌著項目正式進入掘進施工階段。 「滄淵號」盾構機。  (中交隧道局供圖)   海太長江隧道工程是江蘇省重大交通基礎設施項目,橫跨長江入海口咽喉要道。項目北起南通市海門區,南抵蘇州市太倉市,線路全長39.07公裡,左線盾構隧道段全長9327米,按照雙向六車道高速公路標準建設,設計行車速度每小時100公裡。   據了解,「滄淵號」盾構機開挖直徑達16.66米,整機總長176米,總重量超過5650噸,是我國自主研製直徑最大的泥水平衡盾構機,標誌著我國在高端隧道施工裝備領域取得新的突破。   海太長江隧道A4標項目總工程師李永波接受採訪時表示,海太長江隧道A4標段盾構始發麵臨超大直徑盾體覆土淺、始發姿態斜線角度大、泥水倉壓力平衡控制難、近距離下穿管線風險高等四大技術難點。   李永波表示,為確保施工安全,項目團隊通過嚴格施作端頭加固,採用「同步注漿控制+自動化監測」技術保障淺覆土段地層穩定。   針對斜線始發難題,李永波介紹,項目團隊創新應用反力架專項設計,在精確控制部件安裝精度的同時動態擬合始發軸線,實現毫米級姿態調整。   據了解,在後續的江底施工中,「滄淵號」盾構機還將面臨超長距離獨頭掘進、穿越複雜地質帶、超深埋深、高水壓、超大直徑開挖等世界級技術挑戰。   海太長江隧道A4標項目機電副總工程師左世榮表示,為此,「滄淵號」盾構機創新集成三大核心技術,通過「數字大腦」實現智慧化管控,採用「智刃鐵齒」技術突破高效掘進瓶頸,並搭載全球首創的「智慧心臟」主動防護系統。   項目建成後,將有效分流蘇通長江大橋的流量,對貫徹落實長三角區域一體化發展和長江經濟帶發展等國家戰略,提升過江交通支撐能力和服務水平,推動沿江城市群跨江融合發展具有重大意義。(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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