90多名香港青少年入川交流「真切感受到中華文化的深厚底蘊」
2025-12-27 13:03 6,139次浏览當極端高溫席捲全球，「智慧大腦」將如何守護城市的正常運轉？8月7日，在上海海納工程院主辦的「全球高溫韌性服務（Global Heat Resilient Service，GHRS）」項目研討會上，地球觀測組織（Group on Earth Observations，GEO）、C40城市氣候聯盟代表，以及相關科研院所、企業單位的專家學者齊聚海納小鎮，圍繞高溫治理展開深入交流。據了解，普陀區也將參與該項目的實踐探索。構建高溫治理「試驗田」GEO項目協調官Martyn Clark指出，全球高溫治理已迫在眉睫——到2050年，全球約13億城市居民或將面臨極端高溫威脅。「中國是高溫問題與快速城市化並存的典型代表。人口密集使高溫暴露風險顯著上升。在上海等城市，市中心溫度可能較郊區高3℃以上。」GEO成立於2005年，是目前地球觀測領域規模最大的政府間多邊合作組織，現有117個成員國（含116個國家和歐盟）及157個參與組織。作為GEO牽頭的新倡議，GHRS項目旨在融合GEO衛星遙感數據、城市熱力圖譜及人口流動實時信息，構建全球多維度高溫預警系統，為城市提供高溫風險評估、決策支持及行動方案。作為項目的積極參與者，普陀區將依託海納小鎮數字創新生態，強化數據要素與氣候治理的乘數效應，突出數據賦能、智慧研判、科學布局、綜合規劃，積極應對城市運行韌性挑戰、極端高溫預警、生態環境監測等。籤署合作協議GEO協調全球觀測數據，海納工程院負責基於城市智能引擎開發GHRS智能服務，阿里雲提供人工智慧與雲計算支撐，地方氣象部門整合實時氣候信息，城市規劃、建設、運行等部門以及社區和醫院等提供應用場景……項目將通過整合政府、企業及研究機構資源，構建跨領域協作機制，探索可向全球其他城市推廣的「普陀經驗」。Martyn透露，未來兩年，GEO還將在全球10個城市推進GHRS項目試點。此外，項目落地將為長三角企業和機構搭建展示與合作交流平臺，助力各方打造應對全球極端高溫的典型數位化場景及產品，實現技術服務和創新成果出海。共享高溫韌性治理經驗從衛星影像捕捉城市熱島效應下停車場的地表溫差，到通過全球儲油罐陰影推算能源流動，人類對地球的認知正被不斷重塑。而這一切的背後，是城市數據要素的持續積澱與高效流通。中國工程院院士王堅在演講中強調：「自然資源的便捷獲取是城市發展的基礎，而數據資源，正是另一種意義上的自然資源。」研討會上，C40城市氣候領導聯盟代表分享了國際城市在高溫韌性建設中的實踐與協作經驗；之江實驗室總科研管理部部長李順斌介紹了三體計算星座基礎設施；海納工程院、華東師範大學、成都市規劃設計研究院、上海市氣象局、普陀區中心醫院、中海地產、上海建科院、上海智慧城市發展研究院、上海科學智能研究院、延華智能集團等機構的代表，也結合各自領域，分享了對高溫韌性建設的思考與實踐成果。會議特別設置圓桌討論環節，與會者通過梳理現狀、描述個人決策情景、分析共性問題與需求，深入探討如何構建跨部門協作與決策支持工具，推動數據向政策行動轉化。例如，在商業街區推廣降溫技術、在交通樞紐部署實時預警系統等，讓市民切實感受到治理成效。「當城市從文明的搖籃蛻變為生態的挑戰場，系統性創新便成為生存的必然選擇。」以數據為「鑰匙」、科技為「舟楫」，這場研討會正為超大城市探索與自然共生的新路徑。
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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