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国内某汽车资讯媒体平台的产品经理告诉《环球时报》记者，该平台在1月底刚刚完成新能源车极寒测试项目的收关。2024年公司结合粉丝对于国内新能源车的关注热度，筛选出包括小米SU7、特斯拉Model Y在内的6款“网红”车型赴苏州和漠河，开展历时一年的跨季节续航测试。测试中，在零下25摄氏度的低温下，6款车以相同的配置从吉林长春出发，驶向约170公里外的北大湖，其间车辆的空调制暖、极限续航和路程电耗等数据被实时对比，结果显示大部分车辆的冬季实际续航比标准续航“打折”近四成。据介绍，操作类似“车型对比横评”的新媒体平台不在少数，但由于国内幅员辽阔且需要拥有足够数量的车型进行对比，启动这一项目的成本往往在百万元左右，部分项目还需重复试验，很容易成本超支。此外，由于缺乏专业科研院所的技术支持，最终的评测结论也仅限于一家之言，无法作为行业认可的数据参考。

　　　　“在生成式人工智能（AIGC）时代，我们在数据安全层面，面临的是不断组合和创造新的数据安全风险的问题，彻底解决这种风险，需要算法和工具的支撑，而不是靠人，或者靠一些静态的方法去做相对固定的检测。”黄民烈说，可以去研究制定一些有针对性的对抗和攻击方法，比如事先让算法发现模型的漏洞和风险；也可以利用算法追踪模型存在的风险，再有针对性地制定安全手段。