習近平經濟思想是紮根中國、放眼世界、引領未來的科學理論（深入學習貫徹習近平新時代中國特色社會主義思想·學習《習近平經濟文選》第一卷專家談）
2026-03-13 07:16 2,534次浏览央視網消息：這是近日廣西一個服務區內發生的驚險一幕，一輛行駛中的汽車被閃電擊中，畫面非常驚人。據了解，每年6—8月是雷電高發期，尤其是最近兩個月，全國多地都出現雷雨等強對流天氣，很多地方還發生了雷擊事件。雨天行車要注意哪些安全事項？在戶外遇到雷擊時又應該如何正確應對？ 8月5日，在廣西北海鐵山服務區發生驚險一幕。當時正在下雨，一輛緩慢行駛的汽車，突然被一道閃電擊中，現場有火光閃現，小車當即停車，車上人員無大礙。無獨有偶，8月2日，在滬昆高速浙江境內，一輛行駛的小車也被一道閃電擊中，好在駕駛員冷靜應對，及時把車停到應急道上。 技術人員提示，開車遇到雷雨天時，應儘快到安全區域停車，並關掉音響、收音機等設備，使車輛形成一個完全封閉的空間，同時身體也不要接觸金屬物品。如果車輛不幸被雷電擊中，不要輕易下車，等電流經車身表面傳到地面後再進行處理。 汽車修理員路師傅表示，儘量不要在空曠路段、田野去行駛。停車避雨，不要把車停在電線桿或者說樹下或者高樓的牆角下，這些位置都有引雷的風險。在避雷的時候，所有的車窗應該是關閉的，在車上儘量不要使用電器。高速上碰見打雷這種情況就近進入服務區。 車遭雷擊人無恙 專家解密「法拉第籠」效應 雷雨天氣下，汽車遭遇雷擊，所幸車上人員安然無恙，這是為何？車內防雷擊的科學原理是什麼？ 廣西科技館展教部科技輔導員林孜介紹，汽車也是由金屬製成的，它就像是一個天然的法拉第籠，電流經過車身再由溼輪胎導向大地，這個時候在車內的人員相對來說是安全的。 工作人員介紹，車輛被雷擊後依然安全的科學原理，正是「法拉第籠」效應。在科技館內，專業人員通過特斯拉放電裝置和法拉第籠，模擬演示了這一現象。 法拉第籠是指由金屬或者導電材料構成的封閉空間，以科學家麥可·法拉第命名。其原理是當外部電場作用在法拉第籠時，籠體表面的電荷會重新分布，中和外部電場的作用。此時，籠體內部的電場幾乎為零，從而保護籠內的空間不受外部電場的影響。 工作人員提示，如果雷雨天人在戶外 實在找不到合適的躲避場所時，待在車裡相對來說也是安全的。駕駛員可以選擇在安全區域停車，關掉音響等系統，並關閉所有車窗，使車輛形成一個完全封閉的空間。不要去觸摸車窗把手、換擋杆、方向盤等，儘量把雙手放在大腿上。如車輛遭遇雷擊，不要貿然下車，安心等待救援。 高頻率雷電在夏季屬於正常現象 很多人可能發現了，這兩個月雷電現象似乎頻率很高。上個月，在遼寧大連市，也有市民拍攝到天空出現了密集的閃電。當時，夜空閃電連續不斷、不停閃爍，時不時還伴有滾滾雷聲。 相關數據顯示，從7月2日夜間至7月3日6時，大連市域內共發生了7649次閃電。這樣高頻率的閃電引起了不少人的好奇，是否屬於一種天氣異常現象？專家解釋，其實夏季本身就是雷電高發的季節，這屬於正常的天氣現象。產生密集雷電現象的原因主要是，在副熱帶高壓外圍控制下出現了極端的強對流天氣。 副熱帶高壓控制下 極易發生強對流天氣 大連市氣象臺臺長李燕介紹，現在整個大的環流形勢就是副熱帶高壓，在這種形勢控制下極容易出現強對流和極端降水天氣。這種強對流天氣像有這種雷雨大風，短時強降水，還有雷電就造成閃電比較多，比較頻繁。從閃電觸發的理由上來說，它必須有觸發的通道，有地面的正電荷和雲底層的負電荷之間形成一個強烈的通道。 專家表示，夏季本身就是雷電高發的季節，這屬於正常的天氣現象。 大連市防雷減災中心副主任劉衛華表示，大家感覺到單閃電的頻次比較多，但實際上根據歷史數據來看，閃電並不是特別罕見，也不代表著有任何氣候異常的情況發生。 遭遇雷電 不同情形應對方式不同 雷雨天一旦遭遇危險，汽車內是相對安全的。不過，專家解釋，遭遇雷電時，在不同條件下，應對的方式是不同的。其他時候該如何正確避險？有哪些需要注意的？ 戶外遭遇雷雨應立即尋找裝有避雷針的建築物或鋼筋混凝土建築物躲避。切記遠離樹木、電線桿、煙囪等高聳物體，也不要在這些有金屬物的地方停留。車裡、山洞裡是相對安全的地方。如果躲在車裡注意關掉引擎、音響系統、收音機等，並關閉所有車窗，使車輛形成一個完全封閉的空間。 如果躲在山洞裡，千萬不要站在洞口或巖石邊，儘量往裡走。如果實在無處可躲，周圍都是大樹或廢棄高樓，應儘快尋找安全避雷區。方法很簡單，仰望視野中較高物體的頂點，視角達到45度以上，且人與物體距離4米以上，10米以內的區域就是避雷安全區。 在安全區內地勢較低的地方，抱緊身體蹲下躲避。如果周圍很空曠，儘量尋找地勢相對較低的地方蹲下，雙腳併攏，防止因「跨步電壓」造成傷害。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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