彩神vl官网_ - 构建万物互联的智能世界 - 共创行业新价值

【数据看春运③】1月9日发送旅客3712.5万人次 春运客流平稳有序******

　　光明网讯（记者 赵艳艳）2023年春运已于1月7日开始。来自国务院联防联控机制春运工作专班数据显示 ，1月9日（春运第3天 ，农历腊月十八）全国铁路、公路、水路、民航共发送旅客3712.5万人次，环比增长5.0%，比2019年同期下降46.3% ，比2022年同期增长47.9%。

　　春运三天来 ，客流持续增长，旅客错峰出行，让春运回家路平稳有序 。

　　综合来看，今年春运具有“三大一多”的特点，即客流大幅增长、货运需求大幅增加、一线人员感染风险较大和安全生产风险隐患增多。初步分析研判 ，春运期间客流总量约为20.95亿人次 ，比2022年同期增长99.5％，恢复到2019年同期的70.3％。

　　“与往年相比，今年春运人流高峰与疫情高峰叠加 ，是近年来不确定性最多 、情况最为复杂、困难挑战最大的一次春运。”在1月6日国务院新闻办公室举行的全力做好春运服务保障新闻发布会上，春运工作专班副组长 、交通运输部副部长徐成光表示，交通运输部门将以最大能力、最佳状态 、最优服务，确保人民群众顺顺利利出行 、安安全全回家。

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）