护航春运路的“蜘蛛侠”******
(新春走基层)护航春运路的“蜘蛛侠”
中新网广州1月10日电题：护航春运路的“蜘蛛侠”
作者 郭军 陆省省
春运归途，思乡心切，一趟趟列车载着团圆的渴望抵达终点。在繁忙的京广铁路大动脉上，有这样一群铁路人，他们既是“山大王”也是“蜘蛛侠”，日常工作就是巡山巡河，攀岩爬山。
1月10日8时许，广铁集团广州工务段源潭路基车间连江口路基检查工区工长苏李力，带领3名职工前往鸡咀山进行岩石裂隙检查及碎石处理，防止落石砸到车窗，影响安全。记者跟随他们经过一个多小时的行车，来到了检查地点。
苏李力所在的工区，是个仅有10名职工的小班组，却承担了车间管内120公里的巡山巡河任务和路基设备检查工作，管辖着89个山头，是名副其实的“山大王”。
鸡咀山大概30米高，靠近线路那边就像被刀切过一样，与线路垂直。检查人员在接近山顶时，要走过大约5米长的“悬空”地段，由于岩体凹陷，钢丝网覆盖后，形成“真空”，有种高空走钢丝的感觉。
作业人员在绑好安全绳后，他们沿着超过70度的斜坡缓缓向上走，刚开始还有宽约50公分的台阶，大概5米左右，山体已被主动网(粗约1公分的钢丝结成的网)包裹，需要用两根挂钩勾住钢丝，缓慢交替爬行，就像攀岩的“蜘蛛侠”。工长苏李力一边攀爬，一边查看山体岩石情况。
图为作业人员进行岩体检查 陆省省 摄“我们还要检查一下那些地锚，看地锚是否稳固。雨水冲刷可会造成这些裂隙，裂隙有可能会造成这些地锚的松动，如果松动的话，我要及时处理加固了。”苏李力说道。
记者跟随作业人员爬到了山顶，山虽然不高，但还是攀爬的比较艰难。作业人员一边爬，一边要察看岩体状况，有没有裂隙碎石。爬上山顶，工长苏李力发现了一处碎石较多的地方，指挥大家小心处理碎石。
苏李力告诉记者，“因为石头是石灰岩，比较松软，雨水一冲刷就会造成这些碎石，碎石如果风化脱落以后打到车窗，可能会引发事故。春运期间，我们也会加强检查和处理的频次，保证列车运行平稳。”
源潭路基车间技术员李坚也在一旁说道：“这个岩体很多地方都有开裂，我们目前的工程措施是采用这个主动网对山体进行包拢，平常检查中，发现有脱离母岩倾向的岩体，也会及时进行砂浆危岩加固。”
作业人员花了将近两个多小时，一步步地仔细检查了岩体情况，对斜坡上疯涨的灌木进行清砍。俗话说，上山容易下山难，对于这段路，上下山都难。工长苏李力虽然爬过了不知多少遍，但每次都爬的小心翼翼。春运来了，为了保障京广铁路大动脉的安全，他们增加了巡查频次，也增加了更多防护措施。(完)
聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策****** 中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。 美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。 国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。 中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。 美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。 2021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承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完) 永盈彩票地图 |
