僑界聚星火 丹心照山河
2025-11-13 16:30 2,427次浏览2天、6場景、103個充電站、4026輛車……近日，廣佛聯手完成國內規模最大、場景最複雜的車網互動實測。據南方電網廣東電網新型電力負荷管理系統監測，這次「實戰」最高響應負荷2.5萬千瓦、響應電量5.4萬千瓦時，相當於瞬間拔掉一座小型縣城的空調插頭。 虛擬電廠「一鍵組團拼電」 「嘀——」7月30日中午12時，廣州天河某寫字樓裡，車主陳先生手機「順易充」小程序上跳出一行提示：電網需要調峰，是否願意參與放電？陳先生點了確認。 30秒後，虛擬電廠平臺收到反饋，該車連同另外427輛支持V2G技術的車輛，開始在電價尖峰時段反向送電。「就像滴滴拼車，只不過拼的是電。」南方電網廣東廣州供電局市場營銷部客服科用電應急及保障專責朱以順比喻道。 此次實測，廣州首次把粵能投、小桔、特來電等30萬千瓦分散資源整合進同一張「電網朋友圈」。同時區塊鏈、5G硬切片、AI強化學習齊「上陣」，讓調節指令45秒內必達，每一筆放電數據鏈上存證，車主收益實時到帳。兩天裡，廣州車主共「賺」了3.8萬元電費紅包。 組合拳讓充電「會看表」 如果說廣州像「技術流」，佛山則更像「市場派」。 在佛山南海南沙工業區公共充電站，廣東電網能源投資公司通過粵能投平臺提前24小時預測出次日14時30分電價將飆升，於是自動把充電樁的功率從60千瓦降到30千瓦。「以前插槍就滿功率，現在它會挑便宜時段『加班』。」車主王女士笑稱，「我的車居然學會了勤儉持家。」 據悉，佛山供電局通過「現貨價格+遠程調控」組合拳，讓3座充電站、160輛車在不知不覺中完成削峰，全程無人工幹預，誤差控制在5%以內。 組建首個「車網互動聯盟」 此次實測設計了六個「劇情」，包括斷面受限、線路重過載、臨時轉供電重過載、計劃停電檢修、電源性缺電以及車網互動參與電能量市場。廣東電網透露，未來將以此次實測為藍本，組建全國首個「車網互動聯盟」，廣東電動、廣汽、比亞迪、特來電等車企、運營商、聚合商都在邀請名單上。 「以後，你的車不僅能帶你去遠方，還能在關鍵時刻為城市『續航』。」廣東省電力負荷管理中心負荷管理部負荷管理實施專責陳健強說。根據規劃，到2028年，珠三角將有超過60萬輛車常態化參與電網調節，相當於一座虛擬抽水蓄能電站。 羊城晚報記者 董鵬程 通訊員 歐陽逸雪 沈甸
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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