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佰富彩2023-01-31 16:05

中消协测评46款充电数据线 近半数样品阻燃能力不佳******

  中新网1月12日电 (中新财经记者 谢艺观)记者从中消协了解到,近期,中消协对市场销售的部分品牌充电数据线开展比较试验发现,46款样品中,近半数样品阻燃能力不佳,9款样品抗弯曲性能较差,13款样品端口受压变形。

  据中消协介绍,这些样品由消协工作人员购自多个电商平台,均宣称支持快速充电。46款样品中,有7款样品未标明品牌名称,其中6款仅有简易包装,无销售包装;10款未明示生产执行标准。

图为此次参与比较实验的样品。 中新财经记者 谢艺观 摄

  近半数样品阻燃能力不佳

  充电数据线大功率使用时,一旦出现异常,无论是自身过热导致自燃成为引燃源,或是靠近起火物品成为助燃源,甚至是其自身在燃烧过程中产生熔融滴落物进而引发其他物品起火,都会给人身财产安全带来危害。

  比较试验结果显示,所有样品在试验前均满足耐压和绝缘电阻要求,但近半数样品阻燃能力不佳,特别是编织线外皮更易降低阻燃性。阻燃性能测试中失败的样品涉及品胜、小米等品牌。

截图自中消协报告。

  26%的样品压降测试结果不理想

  电压下降越大说明电能损失越多,充电速率越低,甚至还会导致数据线发热,造成安全隐患。

  比较试验结果显示,26%的样品压降测试结果不理想。46款样品中,有34款样品的压降低于750毫伏,有12款样品压降高于750毫伏,其中7款压降高于1000毫伏,售价仅2.14元标称品牌为“安科优/泰拉锋”的数据线最大压降高达2310毫伏。

截图自中消协报告。

  8款样品接口插拔性能表现不佳

  在日常使用中,由于充电数据线与手机等移动通信终端接口插拔较频繁,容易出现接口损坏的情况,导致充电失效或其他安全问题。

  比较试验结果显示,80%以上的样品通过了插拔测试,表现良好,且在测试后还能够正常使用且符合耐压和绝缘要求。

  但有5款样品拔出力超限(数据线接口拨出力应该保持在一定的数值范围内,否则就导致接口过紧或过松,过紧易将移动设备损坏,过松易导致接触不良或短路),涉及标称品牌为安克(型号A8432)、TAFIQ(型号TFK001)、倍思(型号CAMRD-B01)、绿联(型号US155)、欧莱森(型号MS-PD020)等样品。

  插拔试验之后,还有3款样品未通过耐压测试验证,说明性能受损不能正常使用,插拔耐久性不佳。涉及标称品牌为vivo(型号BK-C-19)、品胜(型号TC-FC-1000)、CHIJIE(型号HWSJX01)等3款样品。

截图自中消协报告。

  21款样品耐腐蚀性能较弱

  充电数据线长期暴露在空气中,若金属裸露部分耐腐蚀性能差,可能因锈蚀引起导电通路断开,充电线失灵,也可能由于引脚锈蚀造成电阻过大,进而诱发充电过程中充电接口过热,存在烧毁接口等隐患。

  中消协称,经24小时盐雾试验后发现,有25款样品的盐雾性能表现良好,具有较好的耐腐蚀性能;有16款样品出现不同程度的锈蚀,其中某无品牌样品因盐雾腐蚀出现护套脱落;有2款样品丧失充电功能。盐雾试验后,有2款样品未通过耐压测试验证,有1款样品未通过绝缘电阻测试验证。

截图自中消协报告。

  9款样品抗弯曲性能较差

  日常使用中,充电数据线与手机等移动通信终端连接的部分经常弯折,容易出现线缆绝缘外皮破损或接口损坏的情况,导致充电失效或其他安全问题。

  在抗弯曲试验中,有9款样品没有通过抗弯曲试验,其中有5款样品在试验完成后,充电功能失效,某无品牌样品充电接头已经完全断裂脱落;还有4款样品在抗弯曲试验后,未通过耐压测试验证。

截图自中消协报告。

  13款样品端口受压变形

  充电数据线端口处遭受意外按压等应力时容易出现断裂。

  经测试,有33款样品施力后没有变形,可正常使用。其余13款均发生变形,其中11款样品在推力施加的过程中,接口出现过度弯折现象。其中,标称品牌为品胜(型号TC-FC-1000)的样品,试验中接头完全脱落。标称品牌为安克(型号A8622)的样品,试验后充电功能失效。

截图自中消协报告。

  充电数据线行业执行标准各自为政

  中消协表示,通过本次比较试验和相关市场调查,发现目前充电数据线行业存在产品标识不全、执行标准各自为政等典型问题。“样品明示的标准,绝大多数为企业标准,少数为已过时效期的行业标准,或与数据线产品无相关性的安全标准。”

  中消协也强调,比较试验仅对测试样品进行性能优劣的比较,不做合格与否的判定。比较试验结果仅对样品负责,不代表同品牌不同型号、不同批次产品的性能状况。

  对于企业/品牌所有人不认可为该品牌产品的第5号及第23号样品,中消协称,已通知平台追溯产品来源,希望平台尽快确认产品真伪,并对确实售卖假冒产品的商家进行清理。(完)

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    “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

      聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

      “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

      本报记者 时斓娜

      阅读提示

      全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

      家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

      产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

      人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

      “真正像人类一样聊天交流”

      “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

      随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

      中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

      实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

      创新交互为AIGC带来新启发

      随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

      以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

      在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

      目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

      根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

      “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

      商业化落地需克服技术和伦理问题

      尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

      在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

      中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

      “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

      在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

      在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

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