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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)
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？****** 中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？” 这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。 2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。  美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。 “几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。” “今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。” 张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。 他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。” 张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
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