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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)
从“物流追踪网”到巨能“翅膀” 天舟护送“太空快递”安全签收******
中新网北京5月10日电 (王雪姣 马帅莎)5月10日凌晨，太空“快递小哥”天舟四号货运飞船，在专属“物流车”长征七号遥五运载火箭的搭载下，顺利升空，踏上空间站的货物运送旅途。
科研人员为天舟四号配备了三重安全防护，打造了一张“物流追踪网络”和巨能“翅膀”，保证“太空快递”安全“签收”。
三重安全防护举措 守护“物流车”安全
火箭发射具有一定风险，中国电科集团研制的地面安全遥控系统是火箭发射的必要条件，用于发射任务的主动段，通过对火箭发射过程中的数据进行实时动态监控，来分析判断火箭状态。一旦飞行出现异常，设备将发送特殊指令启动自毁装置，最大程度避免火箭坠地造成的危害。
运载火箭上还安装了脉冲相参应答机，作为火箭飞行主动段重要的外弹道测量设备，它可以与地面雷达协同完成运载火箭全程实时航迹测量，实时传送火箭的精确位置、速度信息，为研判正常飞行提供决策支撑。
除了依靠光学跟踪、火箭上的设备对火箭监测以外，科研人员专门配备了精密测量雷达。此次发射，中国电科集团研制配备了国内首部大口径雷达遥测一体化系统，可实现对火箭精密跟踪，同时承担火箭遥测信号下行接收与解调工作，对火箭的安全飞行具有重要意义。
5月10日1时56分，搭载天舟四号货运飞船的长征七号遥五运载火箭，在中国文昌航天发射场成功发射。 中新社记者 骆云飞 摄测控“天罗地网” 畅通物流配送通道
在运送物资过程中，为了实时捕捉、监控“快递员”的运送轨迹，科研人员在陆海空天、国内外各测控站点，布设了多型号统一测控系统、遥测系统、中继卫星等，共同织就立体通信测控网，全方位、无死角地追踪捕捉“快递”位置。
在火箭送飞行器入轨的过程中，多型号统一测控系统、遥测系统、系列测控通信设备，编织成高效可靠的“空-地信息高速公路网”，通过接收和发送指令，精确测量火箭和飞行器的速度、距离、飞行姿态和角度，为火箭发射和天舟四号成功入轨提供精确数据，控制飞行器按照预定轨迹飞行。
在海上，新一代船载测量雷达可在测量船摇摆的情况下得到和地面一样高的测量精度，有效弥补陆地测量时间不足，延长测量弧段。
“超稳”太阳电池阵 为物资飞天插上巨能“翅膀”
据悉，中国空间站组合体连续工作一天的用电量抵得上一个家庭约一年的用电量。要想满足如此高的用电需求，中国电科为空间站的每一个航天器，打造了各具特色的巨能“翅膀”，它们组合起来宛如一座巨大的“能量加油站”。
其中，为天舟货运飞船打造的国内独创半刚性太阳电池阵“翅膀”，具备高能量、大功率等优势，两翼供电能力超过8kW，其一天的发电量就能满足普通家庭半个多月的用电量。
作为一款高电压、万瓦级的大功率太阳电池阵产品，半刚性太阳电池阵以“碳纤维框架+玻璃纤维网格结构”为基板，在继承天舟一号半刚性太阳电池阵技术基础上，天舟四号货运飞船使用的太阳电池阵产品，进一步提高了三结砷化镓太阳电池效率，解决了低轨道高电压太阳电池阵防静电充/放电等问题，降低了太阳电池阵工作温度，让天舟四号这个“大体格”也能“一飞冲天”，顺利将各种物资运往太空。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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