【成都世運會】世運會賽程過半：已產生126枚金牌 10個小項破賽會紀錄
2026-01-09 12:09 3,213次浏览銀川8月11日電 (陶思閱)從電力供應不穩到建成全綠色用電小鎮，從水資源嚴重短缺到改變「靠天吃飯」局面，這是中國綠色基礎設施的建設成果，也伴隨著金融業的保駕護航。 2024年，中國人民銀行、生態環境部等聯合發文，明確圍繞美麗中國先行區建設、重點行業綠色低碳發展、深入推進汙染防治攻堅、生態保護修復等重點領域，有效提升金融支持精準性。 在寧夏銀川市永寧縣閩寧鎮，大唐閩寧共享儲能電站發揮著「超級充電寶」的作用，削峰填谷，將白天富餘的新能源電力存儲起來，晚上按照負荷需求分段放電，保障了閩寧鎮全綠電供應，滿足6萬多人生產生活用電需求，預計年減少二氧化碳排放約22萬噸。 該項目由國家開發銀行全額授信，已有1.44億元人民幣貸款發放。據大唐永寧縣新能源科技有限公司總經理李洪濤介紹，項目只用時75天便建成，貸款從申請到放貸也只用時一個多月。 寧夏作為太陽能、風能資源大省份，還有更多這樣的例子。 截至目前，寧東基地綠電園區光伏項目一期三個子項目均已建成，該項目投運後，年發電量達30億度，生態效益相當於新增0.6萬公頃林地。國家開發銀行累計為該項目發放貸款近19億元。 「寧東基地綠電園區測算度電成本目前寧夏最低。」寧東綠科新能源有限公司總經理馬三慶說。電價低、發電量大，該項目將助推當地工業總產值增長，孵化新能源裝備、綠電交易等新興業態。 同時，寧夏也是一個水資源較為匱乏的省份。 寧夏長城水務有限責任公司為解決供水能力不足、管網漏水的問題，申請了3770萬元貸款，新建加壓泵、供水管道和數位化水廠等。寧夏長城水務有限責任公司董事長張偉說，改善後漏損率從15%降低至9%，每年節約的水量可以灌滿30個標準遊泳池。 節約的水量未來還可以轉賣。按照「合同節水+水權交易」的模式，寧東管委會每年依據實際節水量賦予借款人部分用水權，後續用水權由借款人在水資源交易中心進行交易，獲得水權交易收入。 沙坡頭區香山、興仁灌區位於寧夏中衛市，年平均水面蒸發量是降雨量的5倍多，是中國水資源最匱乏的地區之一。 沙坡頭香山興仁片區生態修復及灌區(一期)供水工程基於已有供水能力，延伸揚水管線至新建紅圈子調蓄水池，以擴大灌溉範圍，覆蓋整個香山、興仁灌區。 該工程項目概算總投資4.43億元，長達29年的貸款期限需要政策性金融貸款的保駕護航。 項目建成後，為依法關停該區域地下水取水井創造了條件，土地自然恢復，宜喬則喬、宜灌則灌、宜草則草。 蓄水庫和輸水管道的建設改變了當地農業「靠天吃飯」局面，項目運營後為當地設施溫棚、露地蔬菜等高效節水農業提供了用水保障。 從蓄水庫下山，成片地躺在田裡的硒砂瓜、齊腰高的枸杞樹、金燦燦的向日葵，「可以說這些都是項目建成後澆灌的結果」。寧夏水投中衛水務有限公司副總經理張豔華說。 改善綠色基礎設施，創新融資服務模式，此類金融服務項目正在中國各地落地開花。 中國人民銀行發布數據顯示，截至今年一季度末，中國本外幣綠色貸款餘額已達到40.61萬億元，較年初增長9.6%，一季度新增3.56萬億元。(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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