寧波網球公開賽首批陣容揭曉 萊巴金娜領銜
2025-11-12 16:57 9,746次浏览昨日午後，北京天空晴朗，空氣品質優。北京青年報記者從市生態環境局獲悉，今年前7個月，北京市細顆粒物(PM2.5)平均濃度為26.9微克/立方米，同比下降19.0%，創下歷史同期新低；優良天數168天，同比增加18天。空氣品質持續改善的背後，是北京推動減汙降碳、強化精細管理和創新科技支撐的不斷努力。 綠色升級 新能源汽車保有量達113.5萬輛 在北京本地汙染來源中，「移動源」汙染排位第一。北青報記者了解到，移動源泛指位置可以移動的汙染源，包括汽車、摩託車等機動車，以及挖掘機、推土機、叉車等不在道路上行駛，作業場景相對固定的非道路移動機械。 截至2025年7月，全市機動車總量達802.3萬輛。研究顯示，一輛燃油車如果每年行駛1.1萬公裡，則需消耗1噸燃油，排放約2.5噸二氧化碳及大量 PM2.5前體物，新能源車替換有很大空間。目前，全市新能源汽車保有量已達113.5萬輛。同時，本市發揮小汽車以舊換新、國四及以下排放標準老舊貨車和大中型客車報廢更新等政策的激勵作用，加速推廣新能源車。在五環路內，本市實施新能源物流配送車輛優先通行政策，並為新能源貨車提供「綠色通道」。 此外，本市持續推進「非道路移動機械」清潔化。截至7月底，全市非道路移動機械新能源化率升至39.5%。據了解，本市在西城區和大興區工地開展電動挖掘機試點應用；同時發布《瀝青混合料攪拌站綠色生產技術要求和評價方法》，今年10月1日起，作業用機械應符合國三及以上排放標準，並推薦使用新能源機械。 精細治理 全市道路塵負荷同比下降超兩成 本地汙染來源位居第二的「生活源」，涉及面廣而多，包含支撐城市剛性運轉的服務業，如汽修噴漆、餐飲業油煙排放等，也有建設施工過程中各個環節各種塗料、膠粘劑使用等，還有部分來自居民生活排放。 其中，揚塵汙染的治理，關係著一座城市的潔淨度，也檢驗著日常的監管，但凡一鬆勁，效果馬上反彈。北青報記者了解到，本市通過開展監測、推送高值、督促整改等方式，強化城市精細化管理。截至7月底，全市道路塵負荷同比下降22.4%。 此外，聚焦夏季投訴舉報集中點位，開展餐飲專項執法。本市綜合運用熱點網格、油煙在線監控等非現場手段，實施「一點一策」綜合整治，已有600餘家餐飲企業完成治理提升。本市還推進規模化畜禽養殖場氨減排，定期開展項目進展評估和技術幫扶。 本市發布鼓勵夜間錯峰加油、裝卸油的倡議，減少白天高溫時段揮發性有機物(VOCs)的揮發。推動公路和城市道路建設、養護項目推廣應用溫拌瀝青，昌平、房山、懷柔等區多措並舉擴大溫拌瀝青使用面積，減少揮發性有機物排放。 工程減排 17個工程用上「氣膜」保護罩 昨日，北青報記者來到西四南大街，西側工地上架起了一座氣膜，兩臺挖掘機正在內部挖掘基坑。「這裡是西城區首個城市保護更新修復性修建試點項目，將復建14個傳統合院、4個民國風貌院落，恢復傳統風貌。」項目負責人齊志崗說，項目四周緊鄰居民住宅，最小距離僅1米，堪稱「繡花式」施工。 為降低對環境的影響，今年上半年，該項目創新採用「基坑氣膜密閉技術」。「氣膜就像一個保護罩，把整個工地罩起來，構築起『靜音防塵牆』。」齊志崗介紹，根據土方作業期間的監測數據，膜外噪聲較膜內降低近20分貝，僅相當於車輛正常行駛時的背景噪聲；氣膜粉塵阻隔率超95%，排出氣體優於大氣汙染物排放標準。 北青報記者從市生態環境局了解到，全市已累計在17個工程項目中推廣使用上述「基坑氣膜密閉技術」，實現工程減排。同時，本市綜合運用清潔生產審核、「一廠一策」治理、綠色績效評級等措施，深化重點行業企業創綠提質。今年前7個月，全市新增669家綠色企業，經開區、通州區創建10家綠色績效「深綠」企業，樹立減汙降碳綠色標杆。 ·現場· 本市首個「全電工地」引領零碳轉型 昨日下午，北青報記者來到北京二環內規模最大的在施棚改項目——中建一局承建的西城區光源裡棚戶區改造現場，全市首例中大型電動挖掘機械正在該工地應用。 工地現場，一臺全身藍色的挖掘機正在開展土方挖掘，卻聽不到傳統設備的轟鳴。「傳統挖掘機以柴油發動機為動力核心，工作中伴隨燃油燃燒、尾氣排放，不僅噪聲大，還會造成空氣汙染。而我們試點的215E型純電挖掘機，以電動機為動力源，通過車載蓄電池供電，直接將電能轉化為機械能驅動作業，實現零柴油消耗與零尾氣排放，單臺每日可減排二氧化碳約320千克。」中建一局光源裡棚戶區改造項目生產經理孫強介紹說。 在工地西側，立著一個專供挖掘機使用的充電樁。孫強補充說：「藉助雙槍快充技術，這臺純電挖掘機從零充至滿電僅需1.5小時，可連續工作6小時，能滿足施工時段的基礎作業需求。」 據了解，光源裡棚戶區改造項目是全市首個「全電工地」，已實現挖掘機、叉車、舉昇平臺、裝載機等四類機械的新能源替代，同時按施工工藝需求，同步使用電動旋鑽機，成為施工領域電動機械全場景應用的示範項目。 從成本來看，全電機械雖處於試點階段，租賃費用也略高於燃油機械，但單小時運行成本顯著降低，長期使用可節省大量開支。據廠家測算，以215E型挖掘機為例，電動機械每小時耗電48度(每度電約1元)，燃油機械每小時耗油12升(每升柴油7.9元)；按年使用3000小時測算，電動機械年使用成本約14.4萬元，較燃油機械可節省約14萬元。 除了經濟優勢，「全電工地」的環保效益同樣突出。孫強表示，全電設備能徹底消除一氧化碳、碳氫化合物、氮氧化物、顆粒物及二氧化碳排放，改善工地及周邊空氣品質；且運行噪聲比柴油設備低10至30分貝，尤其適合城市密集區或夜間施工，能大幅降低對居民的幹擾。「我們希望通過此次創新，推動建築業向零碳化、智能化轉型。」 值得一提的是，該項目還採用了「基坑氣膜密閉技術」。西城區生態環境綜合執法大隊副大隊長可鑫介紹，「全電工地」與「基坑氣膜密閉技術」的結合，可實現協同降碳約95%，同時改善氣膜內作業環境，達成環境效益、社會效益、經濟效益「共贏」。目前，西城區的氣膜應用數量和面積均為全市最多。 未來，這樣的綠色施工模式還將進一步推廣。北青報記者了解到，今年下半年，西城區將在全市率先試點市政工程氣膜應用，計劃在四十四中東側的市政道路工程中引入氣膜「防護罩」，讓這道會呼吸的靜音防塵牆守護老城的藍天與靜謐，開闢城市更新與民生和諧共生的新路徑。 本組文/本報記者 王斌 攝影/本報記者 袁藝 製圖/沙楠
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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