綠水青山千秋畫 萬裡江山共此卷
2025-12-20 02:41 9,368次浏览2025年8月8日，由中國船舶集團有限公司旗下上海外高橋造船有限公司為義大利Grimaldi公司建造的首艘9000車位汽車運輸船「GRANDE TIANJIN」號命名交付。至此，外高橋造船自2003年交付首制船15萬噸級海上浮式生產儲油裝置（FPSO）「海洋石油111」以來，22年累計完工交付600艘（座）船舶及海工平臺共計1億202萬載重噸，以年均27艘、463.7萬載重噸的交付效率持續刷新中國造船業紀錄。2025年8月8日，外高橋造船為義大利Grimaldi公司建造的首艘9000車位汽車運輸船（PCTC）「GRANDE TIANJIN」號命名交付。該船舶將助力全球汽車貿易，具備9000車標準裝載能力，可兼容電動車、傳統燃料汽車及重型滾裝貨物。擬定於8月19日開啟首航，搭載中國新能源汽車品牌零跑汽車的第100萬輛純電動汽車，踏上前往歐洲的航線。今年7月6日「GRANDE TIANJIN」號交付前出海試航時乘風破浪的雄姿。2025年4月28日，我國第二艘國產大型郵輪「愛達·花城號」（H1509）在上海外高橋造船廠順利實現塢內起浮。該裡程碑節點標誌著整船從結構和舾裝建造的「上半場」全面轉入內裝和系統完工調試階段。2024年2月28日，外高橋造船為英美資源集團建造的第四艘19萬噸雙燃料動力散貨船「烏班圖·自由」在外高橋造船命名交付。 這是當日外高橋造船廠碼頭共有七船同靠，蔚為壯觀，滿負荷生產迎來開門紅。2024年12月2日，中船集團旗下上海外高橋造船有限公司首制8600車液化天然氣（LNG）雙燃料動力大型汽車運輸船（PCTC）順利出塢，達成船塢周期100天既定目標，即下塢至起浮50天，起浮至出塢50天，在民船建造領域繼續保持「加速度」。外高橋造船搭載部支援火工班方衛民團隊成員研究改進火工矯平技術，確保國產大郵輪焊接「嚴絲合縫」。2024年11月14日，外高橋造船有限公司為荷蘭SBM OFFSHORE公司建造的第五艘世界獨創230萬桶通用型海上浮式生產儲油船（FPSO）「捷豹」號籤字交付。。該船設計配置了多點系泊系統，能滿足西非、南美等地區的海洋環境條件，適用於全球多個海域的油氣開發作業。2023年12月24日，經過約兩小時的平穩航行，「愛達·魔都號」於15時40分順利駛抵母港，安全停靠預定系泊碼頭。2023年6月28日，上海外高橋造船廠密集安排生產，碼頭並排的是兩艘7000箱貨櫃船，分別計劃在7月和8月交付。2022年1月1日，外高橋造船為希臘客戶訂造的21萬噸紐卡斯爾型散貨船「ALPHA TROPHY」號籤字交船，這是中國船舶企業新的一年完工交付的第一艘船。2020年6月23日，外高橋造船廠工人們正在進行大型郵輪薄板流水線設備安裝。2020年6月19日，外高橋造船廠薄板車間建設完成交付啟用。這是上海市重大工程，是國內第一座大型郵輪薄板加工中心廠房，為國產大郵輪建造保駕護航。外高橋造船廠碼頭岸線新船密集排放，儼然流光溢彩的黃金海岸。近幾年來，外高橋造船「滿塢生產，密集交船」已呈常態。外高橋造船最新交付的「GRANDE TIANJIN」號在船塢及碼頭建造周期僅179天，刷新同型船建造紀錄，將於8月19日開啟首航，搭載中國新能源汽車品牌零跑汽車的第100萬輛純電動汽車，踏上前往歐洲的航線。
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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