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（新春走基层）20米高空的“点灯人”******

　　中新网广州1月18日电题：20米高空的“点灯人”

　　作者欧阳文强刘欣彤郭军

　　“灯亮啦！灯具亮度正常！”1月17日20时30分，中国铁路广州局集团有限公司广州供电段电力线路工工长胡永机喊道。这是该段电力线路工们利用白天灯桥停电时段，对广州南动车所站场4座灯桥、250盏灯具，以及开关箱、线缆和支撑装置等部位进行专项维护，夜间到现场对灯具照明情况进行确认。

广州供电段电力线路工工长胡永机与同事吴伟志正在对灯具进行专项维护作业欧阳文强　摄

　　在20米的高空上，行走在长100余米、宽不足1.5米的镂空钢筋灯桥，并在上面进行巡视和维护灯具，是常人难以完成的工作。在这座空中连廊上，起风时，桥面会轻微地晃动，每一步都比在地面上走得要艰难，加之近期春运期间天气较为湿冷，灯桥上的风吹到脸上仿佛刀刮一般刺痛。每当走动时，灯桥晃动就更为明显，但是身经百战的电力工长李志贤和技术能手吴伟志在上面却如履平地。

　　“第一次站在灯桥时，我其实挺害怕的，脚迟迟不敢迈出第一步。李工长鼓励我别往下看。当时我看他在前面如同走在平地上，才鼓起勇气，敢慢慢迈出一小步。现在次数多了，也就不怕了。”吴伟志腼腆地说道。

吴伟志正爬上20米高的灯桥欧阳文强　摄

　　在走到指定位置后，工长胡永机便熟练地打好安全带，从袋子中掏出工具开始检查，“广州南动车所站场这里4个灯桥，上面的每一盏灯我们都要认真检查，确保安全。”检查完一处，他就拉开工具包的拉链，小心翼翼地将扳手装进去。因为灯桥的走廊由一根根钢筋组成，完全是镂空的，因此绝不能掉落任何物品。工作时必须全神贯注，丝毫马虎不得。

　　灯桥是站场作业人员夜间的“眼睛”，如果灯不亮，作业人员就无法看清站场，检修、调车等作业将难以进行，列车就难以准时安全出行。

　　“拆除或安装一盏灯要不停地旋拧螺丝上百次。这座灯桥除了维修坏了的灯之外，我们还要对其他能正常照明的灯进行检查，这样下来，其实工作量也不小，对体力也是一种考验。”陈桂平边拧螺丝边说道。在彻骨寒风下检查了3个多小时，胡永机和陈桂平才完成了整座灯桥的检修，脱下手套擦了擦额头上的汗，才发现手都冻红了。稍微暖了一下手后，两人又赶紧戴上手套，爬下20米高的灯桥，往下一座灯桥走去。

广州南动车所站场灯桥欧阳文强　摄

　　陈桂平说：“今年是我参加工作的第7个春运，这些灯桥的检修，虽然再平常不过，但绝不能放松警惕。”

　　春运期间，他们要定期登上20米高、100多米长的灯桥开展全面排查，确保灯具保持常亮。这些“两柱一跨”的钢结构式灯桥，主要为广州南动车所、江村站场等高、普铁枢纽地区列车存放的大型站场提供有效照明。

　　“这些地方通常比较偏远，少了城市的繁华喧嚣，却多了列车安全驶过的轰鸣声，守护好电力设备安全，就是为列车平安出行提供最好的服务和支撑。”李志贤在巡视灯桥时说道。(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)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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