從毛坯到面世，探訪一顆鑽石是如何「種」出來的？
2025-12-28 01:06 5,169次浏览開羅8月8日電 題：中國家電企業助力「埃及造」 記者 關雪昭 呂楊 視頻：中國家電企業助力培養埃及本土產業人才發展來源：中國新聞網 從埃及開羅市區向東驅車不久，齋月十日城工業區內的「海爾路」便映入眼帘。這條路因中國企業海爾而得名，盡頭便是2024年5月開園的海爾埃及生態園。 這個總投資1.85億美元的中埃合作項目，設計家電總產能超150萬臺，其中一期項目主要生產空調、電視、洗衣機等品類，正通過產品定製、人才培育與文化融合的本土化實踐，為中埃經貿合作注入持續動能。 7月23日，海爾埃及生態園內。 記者 呂楊 攝 技術適配破解氣候挑戰 埃及多數地區屬熱帶沙漠氣候，夏季高溫酷熱，對空調耐溫性要求極高。「與國內溫帶氣候不同，我們為埃及市場定製了適應高溫環境的T3工況壓縮機，可在53℃極端高溫下穩定運行不停機。」海爾埃及空調工廠廠長吳昌明說。同時，針對本地消費者對「節能、高效」的需求，空調搭配適配當地電網的變頻控制系統，其最新推出的AI ECO節能空調，節能效率最高達60%。在企業推動下，埃及空調市場正加速向變頻轉型，目前海爾變頻空調在當地銷量佔比達35% 自2024年3月投產以來，海爾埃及生態園一期項目已生產20多萬套空調，在埃及本地市場佔有率躍居第三，產值達6000萬美元。吳昌明表示，未來產品將逐步輻射其他非洲地區，讓「埃及造」海爾家電走向更廣闊市場。 7月23日，海爾埃及生態園內。 記者 呂楊 攝 師徒結對培育本土骨幹 今年27歲的埃及本土員工安子東操著一口流利的中文。從中文專業畢業生成長為空調製造廠的業務骨幹，他將這一切歸功於中國企業提供的沉浸式學習環境和中國師傅的傳幫帶。「在中國專家一步步指導下，我不僅克服了工作初期的困難，更收穫了寶貴的技術與經驗。」安子東對記者說。他曾赴中國海爾工廠接受為期30天的專項培訓，學成歸來後又將技術傳遞給本地同事。 目前，海爾埃及生態園本地員工佔比超90%。「我們推行『師徒結對』機制，中國技術人才與埃及員工籤訂1對1培訓協議，手把手傳授技能。未來中方技術人員將逐步淡出，支持助力埃及實現完全本土化製造。」海爾埃及前工序生產經理何愛民說。 7月23日，海爾埃及生態園內。 記者 呂楊 攝 文化融合搭建交流橋梁 語言曾是人才培養的一大阻礙。吳昌明介紹，得益於共建「一帶一路」倡議下的文化交流項目，埃及湧現出一批既懂技術又通中文的專業人才。埃及的開羅大學、艾因·夏姆斯大學等高校紛紛設立中文系，為中資企業輸送大量雙語人才。 2025年5月，第十八屆「漢語橋」世界中學生中文比賽埃及賽區總決賽暨「海爾杯-漢語橋」中文比賽在開羅圓滿落幕。在活動中，埃及青年積極參與書法繪畫、歌舞武術等藝術活動，進一步感受中國文化魅力。 如今，海爾埃及生態園二期項目正緊鑼密鼓建設中，將生產冰箱、冷櫃兩大品類。據測算，生態園一、二期全部投產後總產能預計突破150萬臺，不僅可快速滿足埃及本土需求，還將覆蓋中東、北非、東南非及歐洲市場，助力「埃及造」走向更廣闊的全球市場。(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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