古城西安上演漢服秀
2025-12-27 19:36 4,651次浏览鄂爾多斯8月13日電 題：鄂爾多斯市零碳實踐記 記者李愛平 清晨6點，鄂爾多斯伊金霍洛國際機場「光儲充」多能互補一體化綠電示範項目建設工地，早已是一片熱火朝天的景象。現場工程負責人尚彥君站在航站樓前，仰頭望著正在吊裝的光伏設備，眼中滿是興奮與期待：「你看這些光伏板，整整齊齊地排列著，就像給航站樓鑲上了一圈閃亮的銀邊。」 作為全國首家「幹支通，全網聯」航空運輸服務網絡試點，這裡正進行著一場意義非凡的綠色變革，這也是鄂爾多斯國家可持續發展議程創新示範區探索零碳交通樞紐的關鍵實踐。近日，記者對內蒙古自治區鄂爾多斯這座城市的零碳實踐工作進行了探訪。 圖為鄂爾多斯零碳機場智慧能源中心外景圖。 李歡倪供圖 伊金霍洛國際機場最新消息顯示，項目啟動之初，機場方面便匯聚了國內頂尖院士專家團隊，並與高校科研院所建立了深度合作。尚彥君難掩自豪：「有了這些『最強大腦』助力，搞創新我們心裡踏實！」 「在綠色能源開發上，項目通過規劃建設光伏電站，搭配儲能設備，減排超過1.3萬噸二氧化碳，相當於為地球新種了一大片森林。」讓尚彥君驕傲的是項目中的二氧化碳冷熱系統：「夏天製冷時把多餘熱量存進地源井，冬天再取出來供暖，配上數字孿生技術實時調控，活像給機場裝了個智能『綠色心臟』。」 在鄂爾多斯，數字孿生技術搭建的智慧平臺，如同機場的「神經中樞」，讓能源系統的「一舉一動」盡在掌握；電動擺渡車、牽引車配上充電設施，構建起綠色交通閉環；人工湖收集雨水澆灌花草，隔油池定期清理，航站樓全面禁塑……「等建成後，這裡將是全國首個『零碳』機場，更是一張遞給世界的綠色名片。」尚彥君說。 沿著機場外雙向八車道的智能道路向南行駛，科技感十足的場景逐漸展開——一輛又「萌」又「聰明」的無人駕駛公交車在街頭穿梭。 「感覺很平穩，也很新潮，車輛對周邊複雜車況、路況的處置特別及時。」鄂爾多斯市康巴什區市民趙宣靜對無人駕駛公交車讚不絕口。無人駕駛公交車車頂的雷射雷達如旋轉的眼睛，與路口光伏供電的感知設備實時"對話"，傳遞著精準的交通信息。 如今，鄂爾多斯已部署近200輛自動駕駛測試和新能源運營車輛，累計運輸了超過680萬噸煤炭及其他大宗商品，自動駕駛累計測試和運營裡程達590多萬公裡無安全事故，實現混合智能編隊技術的快速技術迭代與驗證。 從高速公路收費站向北眺望，懸掛綠色車牌的新能源車正有序通過專用通道。當車輛快速通行時，電子屏即刻顯示差異化收費優惠——這是鄂爾多斯示範區在交通領域零碳實踐的生動縮影。 鄂爾多斯因地制宜推出新能源車在收費公路上享受2折優惠的差異化收費政策，覆蓋3段高速公路、7段一級公路，總裡程達1164公裡。 「以前跑運輸，油費佔大頭，現在單程能省300多塊！」貨運司機王帥展示著ETC扣費記錄。數據背後，是鄂爾多斯市「綠色槓桿」對市民出行選擇的顯著影響。 鄂爾多斯市可持續發展促進中心負責人杜曉彥表示，從院士團隊的智慧藍圖到市民出行的切實便利，從實驗室裡的前沿技術到街頭巷尾的民生體驗，鄂爾多斯示範區的零碳實踐早已超越技術範疇，成為一場全民參與的可持續發展示範行動。 在他看來，那些排列整齊的光伏板、穿梭街巷的無人車、打出優惠政策的收費站，如同點點星火，正匯聚成照亮零碳未來的璀璨星河——這不僅是鄂爾多斯遞給世界的綠色名片，更為可持續發展提供了可觸摸、可複製的生動範本。(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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