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新春走基层丨厦门北站的巾帼“水总管”******

　　新华社厦门1月10日电题：厦门北站的巾帼“水总管”

　　新华社记者颜之宏

　　1月9日凌晨4点多，天还没亮，厦门的微风带着阵阵寒意，尚有倦意的汪美端已经起床。她给一家人做好早饭，就匆匆赶往厦门北站的工作岗位上。除了照顾家庭，汪美端还有另一重身份，那就是这座繁忙高铁站的“水总管”。

　　什么是“水总管”？通俗地说，无论是普速列车还是高铁动车，在行驶途中都需要向旅客提供饮用和洗漱用水，这些水由给水员在列车停站期间注入列车自带的水箱中。由于给水员要在列车停站的极短时间内人工完成注水操作，同时还要确保自身在股道上的作业安全，因此铁路职工亲切地称他们为“水总管”。

　　1月9日，注水完成后，汪美端确认列车水箱水位。新华社记者颜之宏 摄

　　“G2380列车进站，给水员请加水。”9日5时30分，对讲机里传来指令，厦门北站的首班列车即将发车，汪美端和同事开始在铁路股道上前后忙碌。两个给水员要在15分钟内完成8节车厢的注水任务。汪美端熟练地整理着数十斤重的水管，随后快速插入列车水箱，拧开龙头，随着“哗”的一声响动，自来水喷涌而入，水箱的数显水位表读数开始跃动。

　　“G2380加水完毕，水管脱离！”在完成8节车厢的注水任务后，汪美端和同事还要再仔细确认水管是否均已脱离列车。在一阵鸣笛声后，列车缓缓出站。

　　1月9日，完成注水操作后，汪美端目送列车驶离。新华社记者颜之宏 摄

　　春运期间的厦门北站异常繁忙，需要加水的列车数量从此前的一天四五十趟增加至当前的六七十趟。高铁列车一般是8节车厢，重联动车组是16节，而普速列车有18节车厢，这意味着给水员们的工作量将在这几天翻番。“忙点儿好，忙就是我们铁路人的‘年味儿’。”汪美端说，今年是“新十条”实施后的第一个春运，也是她担任给水员以来的第一个春运。

　　2022年9月，年近四十的汪美端入职成为一名给水员，而她从事这个工作的原因之一就是要给孩子“树榜样”。原来，汪美端的大女儿去年9月步入高三，作为一名艺考生，每天都要早起练习绘画。对于新的作息规律，处在青春懵懂期的孩子对此有些抵触情绪。“咱们打个赌，你能做到的，妈妈也能做到！”就这样，母女俩定下了一年之约，汪美端也从一名家庭主妇变成“水总管”。

　　1月9日，列车停站后，汪美端将水管插入列车水箱内完成注水作业。新华社记者 颜之宏 摄

　　厦门北站的26名给水员，一半由女性组成，今年已经53岁的王彩龙也是其中的一员。“有退休工资、有房租收入，还乐于做又苦又累的给水员。”这是同事们对王彩龙的评价。

　　四年前，已经做奶奶的王彩龙毅然报名成为一名铁路给水员。“男人们能干的活，我们女人一样能干，而且干得比他们好！”

　　1月9日，厦门北站的给水员班组在交接班前点名。新华社记者颜之宏 摄

　　对给水员来说，晴天时，列车扬起的灰尘让人“灰头土脸”；而在雨天中作业，不一会儿就会浑身湿透。9日下午，王彩龙和她的同事们在大雨中给列车补水，列车开行刮起的风快速带走股道上的热量，寒意袭来，王彩龙和她的同事们身体都在微微颤抖……

　　在今年的返乡途中，当您在列车上斟满一杯热茶或泡上一碗泡面时，看看窗外，或许能看到“水总管”们在春运大幕后的辛勤付出。

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）