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2026-02-18 02:16 4,941次浏览杭州8月5日電 (記者 陳溯)每年節電收益約10萬元、每年發電收益158萬元……在杭州市臨平經濟技術開發區，一座產業園已在綠色低碳發展中獲得實實在在的經濟收益。 繭SPACE產業園位於杭州市臨平經濟技術開發區紅豐路502號，是一個聚集生物醫藥、配電裝備製造、商業辦公等多業態的產業園區，聚集企業17家。2023年，順應我國「雙碳」目標，杭州極能科技有限公司啟動繭SPACE產業園零碳示範園項目，2024年6月建成，成為浙江首個民營低零碳產業示範園。 示範園以「替碳、降碳、固碳、易碳」的思路，布局了分布式光伏電站、光儲充一體化等微電網系統。同時，對園區樓宇暖通空調、照明等系統進行節能改造，建設了綠色低碳餐廳、廢舊材料回收系統，還自研IXMS能碳管理綜合平臺，對園區的能源生產消耗、碳排放、能效表現等進行綜合管理和可視化展示，確保光伏發電消納最大化和電站的整體效率。 繭SPACE產業園俯拍圖。(臨平經濟技術開發區供圖) 杭州極能科技有限公司董事長曹國興向記者介紹，園區樓宇內的空調經過節能技術改造，可以自定義啟停時間、設定溫度鎖死或限定上下限、按人流及溫度動態調節、傳感器觸發按需供冷照明等控制策略，避免過度供暖、製冷、照明，降低非工作時間能源浪費，不降低舒適度的同時節省電力，實際節能效率4%左右。 除了節電，園區的分布式光伏電站和光儲充工程還為企業帶來了實際的發電收益。利用園區屋頂資源，安裝光伏裝機容量2023.54kWp(千瓦峰值)，平均每年可提供約212萬kWh綠色電能。 「經實際運行和初步測算，項目建成後，經濟效益、環境效益和社會效益顯著。」曹國興說，項目節省園區3000KVA(千伏安)一次性電力增容費約100萬元，光伏年發電量212萬千瓦時，年發電收益158萬元(90%自用，電價0.785元/KWh，10%餘電上網，電價0.4153元/KWh)，節電收益約每年10萬元。與此同時，園區綠色能源佔比從0%提高到63.2%，萬元工業產值碳排放強度由建設前的0.01793噸下降到0.00736噸，下降59%。 杭州是國家首批碳達峰試點城市，近年來，杭州推進綠色低碳工業園區建設，探索試點「零碳(近零碳)園區」，開展多技術、跨領域集成場景展示，將園區、工廠配建新能源項目和開展節能改造作為評價認定零碳園區、綠色低碳工廠的重要依據。 杭州市臨平經濟技術開發區黨工委委員、管委會副主任陳嬿表示，臨平作為杭州綠色能源產業發展高地，積極打造「中國綠港」產業地標，將繭SPACE產業園列入綠色場景示範應用重點，項目先後獲得杭州市2024年度十大低碳應用場景、杭州臨平區「兩山」轉化優秀案例等榮譽稱號，項目提供了技術上可行、經濟上合理的小微零碳園區解決方案，也為各類民營產業園區零碳建設和運營打造了可複製可落地的工程樣板。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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