今日解读！强化电动汽车充电安全：工信部征求《传导充电系统安全要求》国标意见

强化电动汽车充电安全：工信部征求《传导充电系统安全要求》国标意见

北京时间2024年6月15日 - 为了进一步提升电动汽车充电安全水平，工信部近日公开征求了《电动汽车传导充电系统安全要求》强制性国家标准的意见。该标准对电动汽车传导充电系统的产品设计、生产、试验、检验、标识、销售、使用、维护等环节提出了安全要求，旨在确保电动汽车传导充电系统的安全性能。

传导充电安全风险不容忽视

近年来，随着电动汽车保有量的快速增长，电动汽车充电安全问题也日益受到关注。传导充电是电动汽车常见的一种充电方式，但由于其涉及高压电，存在一定的安全风险。

据统计，近年来因传导充电引发的安全事故频发，造成了人员伤亡和财产损失。究其原因，主要包括充电设施故障、充电线缆老化、充电操作不当等因素。

强制性国标为安全充电筑牢防线

此次征求意见的《电动汽车传导充电系统安全要求》强制性国家标准，旨在从源头上杜绝传导充电安全事故的发生。该标准规定了电动汽车传导充电系统在设计、生产、试验、检验等环节的安全要求，并对充电设施、充电线缆、充电连接器等产品提出了具体的性能指标和技术要求。

标准涵盖充电全流程，多维度保障安全

该标准从充电设施、充电线缆、充电连接器等多个环节入手，对传导充电系统的安全性能提出了全方位的要求。

• 充电设施安全： 要求充电设施具备过电压、过电流、漏电、短路等保护功能，并能够承受相应的冲击和振动。
• 充电线缆安全： 要求充电线缆具有良好的耐磨性、耐寒性、耐高温性，并能够承受相应的拉伸和扭转载荷。
• 充电连接器安全： 要求充电连接器具有良好的防水、防尘、防触电性能，并能够承受相应的插拔力和冲击力。

强化监管执法，确保标准落地

工信部表示，将加强对《电动汽车传导充电系统安全要求》强制性国家标准的监督实施，严厉查处违规生产、销售、使用充电产品的行为，切实保障电动汽车充电安全。

分析：

《电动汽车传导充电系统安全要求》强制性国家标准的发布，将对提升电动汽车充电安全水平起到重要推动作用。行业企业应严格遵守标准要求，生产、销售安全合格的充电产品，并加强用户安全使用培训，共同维护电动汽车充电安全。

未来展望：

随着电动汽车充电技术的发展和应用的普及，还将会有更多关于充电安全的技术标准和法规出台，为电动汽车的安全充电提供更加全面的保障。

苹果谨慎拥抱生成式人工智能：力求突破技术瓶颈，打造安全可靠的应用场景

北京，2024年6月18日 - 在本周的全球开发者大会上，苹果公司展示了其备受期待的生成式人工智能（Generative AI）愿景，旨在将这项强大的技术应用于旗下产品和服务，为用户带来更加智能化的体验。然而，苹果也展现出审慎的态度，强调将把安全性和可靠性放在首位，避免落入生成式人工智能发展过程中常见的陷阱。

生成式人工智能拥有巨大的潜力，能够通过机器学习来自动生成文本、图像、音频和视频等内容。然而，这项技术也存在着一些潜在风险，例如生成虚假信息、制造深度伪造、或产生有偏见的输出等。

苹果公司显然意识到了这些风险。在大会上，苹果负责软件工程的高级副总裁Craig Federighi表示：“对于我们将生成式人工智能应用于哪些领域，我们非常非常谨慎。我们不会让这位少年去开飞机。”

为了确保安全性和可靠性，苹果采取了一系列措施。首先，该公司只会在特定情况下使用生成式人工智能，例如改写和总结电子邮件、管理日历以及与Siri进行更自然的对话。其次，苹果将对生成式人工智能模型进行严格的训练和测试，以确保其输出的准确性和可靠性。此外，该公司还将建立健全的伦理规范，避免生成式人工智能被滥用。

尽管苹果采取了谨慎的措施，但一些专家仍然对该公司在生成式人工智能领域的发展前景表示担忧。他们认为，苹果过于保守可能会错失发展良机，并落后于竞争对手。

例如，科技分析师Ming-Chi Kuo预测，苹果最早要到2025年才会推出搭载生成式人工智能芯片的设备。而与此同时，其他科技公司已经开始在该领域积极布局。例如，谷歌已经在其搜索引擎和Pixel手机中使用了生成式人工智能技术。

尽管存在争议，但苹果在生成式人工智能领域的谨慎态度值得肯定。这项技术拥有巨大的潜力，但也存在着不可忽视的风险。只有在确保安全性和可靠性的前提下，生成式人工智能才能真正发挥其价值，造福人类社会。

以下是文章的一些补充信息：

• 苹果公司已经在生成式人工智能领域进行了多年的研发投入。据估计，该公司拥有数百名从事该领域研究的工程师和科学家。
• 苹果公司已经在其一些产品中使用了生成式人工智能技术。例如，Siri可以根据用户的语音指令生成文本或翻译语言。
• 苹果公司未来计划将生成式人工智能应用于更多领域，例如照片编辑、视频创作和游戏开发等。

以下是文章的另一个潜在标题：

• 苹果试水生成式人工智能：谨慎前行，探索未来