崇明早熟稻開鐮收割 頭茬新米下周即可「嘗鮮」
2026-03-02 00:34 4,132次浏览8月以來，上海持續遭遇高溫「烤」驗，松江區日供水量連續多日突破26萬噸。記者從松江區城投公司獲悉，面對用水高峰，松江自來水公司依託「智慧水網」數位化系統，通過實時監測、智能調控與精準搶修，構建起覆蓋水源、水廠、管網、用戶的全流程安全屏障，確保高溫天氣下供水「穩量、優質、高效」。實時監測背後的「數據流」走進松江供水服務調度中心，巨型電子屏上跳動著水廠餘氯、濁度、流量等數百項關鍵數據。這些數據來自全區400餘處監測設施，覆蓋取水頭部、水廠制水流程、管網水質監測點等核心環節，形成一張24小時更新的「供水神經網絡」。「高溫導致原水藻類濃度波動加劇，管網壓力變化頻繁，傳統人工巡檢難以應對。」松江自來水公司用水監管部主任衣江華指著屏幕介紹，目前調度中心已整合熱線服務、供水管線GIS系統、二次供水系統、管網預警系統等模塊，實現「一屏統管」，編織起覆蓋水源、水廠、管網、用戶的智慧水網」。點開供水管線GIS系統，全區供水管網運行概況清晰展現，中控數據平臺實時捕捉著輸水管、配水管、二次供水管線等數據，流量、壓力、水質等運行參數也一目了然。松江自來水公司供水業務所副所長李園表示，這些數據24小時持續更新，可以滿足應急響應、實時處理等需求。「夏季爆管、漏水等應急事件時有發生。在接到搶修派單後，可以通過數位化水務系統迅速判斷點位漏水情況以及供水影響區域，並以此為依據制定搶修方案，極大程度上提升了工作效率。」李園說。除了為搶險維修工作提供高效支持，「智慧大腦」也為制水生產環節築起了安全屏障。夏季高溫下，水廠原水面臨高藻、高濁、高pH值等多重挑戰。依託高頻次、高精度監測技術，水廠實現對現用原水及備用水源每小時一次的巡查採樣，實時追蹤藻類濃度變化動態。同時，通過升級生產設備技術，數字加注泵可根據夏季用水量實時波動，精準調控混凝劑、消毒劑等藥劑投加量，精準匹配水質變化，大幅提升制水質效。智能搶修從「被動應對」到「主動預判」以數位技術為核心的「智慧大腦」，看似僅是中控室內的幾塊屏幕，背後卻是海量的數據與技術支持。松江自來水公司生產運行管理部主任袁磊介紹，在設備管理方面，數據採集與監視控制系統（SCADA）如同人類的「中樞神經」，通過實時採集各個設備的運行參數，做到設備故障及時發現，立即處置，溯源解決。此外，生產運行管理部門不斷完善生產監控系統報警機制，對故障點實施分級報警，針對重點點位加強監控，使得隱患處理效率顯著提升。在原水監測環節，水廠每小時對現用原水及備用水源採樣檢測，實時追蹤藻類濃度變化。「智慧系統不單是針對故障進行報警，還可以通過強大的數據採集分析做出故障預測，『跨前一步』實現全流程運維管控。」松江自來水公司副經理沈輝峰介紹道。目前，松江自來水公司已在取水頭部、一二水廠制水流程、管網水質監測點等重要點位，布設了400餘處監測設施，逐步構建起「採集、分析、決策、控制」的全流程智能化管理體系，將數字基因深度融入城市供水管理工作。後續，智慧水網將持續整合升級，實現水質、運營、服務效率的全面優化。
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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