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新疆戈壁滩上的“测天哨兵”:平均10天遭遇一场8级以上大风******

　　(新春走基层)新疆戈壁滩上的“测天哨兵”：平均10天遭遇一场8级以上大风

　　中新网新疆福海1月12日电 (李志宏玉素甫·吐尔公)驱车从新疆阿勒泰地区福海县城一路向东，穿过挂着雾凇的沙枣林，路过披着晨雾的村庄，挺进戈壁滩风景渐显荒凉。近日，记者探访了新疆唯一的大气本底站——中国气象局阿克达拉区域大气本底站。

　　位于新疆阿勒泰地区福海县的阿克达拉区域大气本底站，是新疆目前唯一的大气本底站，也是中国7个国家大气本底站之一。目前，站内有11名工作人员，8名都是“90后”，他们不仅远离城市繁华，平均每10天还要遭遇一场8级以上大风。

　　“因阿勒泰地区空气质量良好，且地处我国天气系统上游，2002年阿克达拉区域大气本底站被中国气象局遴选为区域大气本底站。经过10年科学论证，2012年获中国气象局正式批复。目前承担地面观测、气溶胶、反应性气体和温室气体观测等40多种常规业务。”阿克达拉区域大气本底站站长王建林说。

阿克达拉区域大气本底站承担地面观测、气溶胶、反应性气体和温室气体观测等40多种常规业务。　新疆气象局供图

　　“阿克达拉”为哈萨克语，意为“荒凉的戈壁滩”，建设在这里的大气本底站方圆50公里皆为冲积平地和戈壁，最近的村庄也在5公里之外。王建林说，大气本底站的监测，要求在“相对清洁”的大气环境中进行，其监测结果才能代表受人为影响最小的大气。为了确保这份“相对清洁”，站里的食堂建在距离观测场300多米外的西北角，每天炒菜都要少放油，取暖和其他生活保障全都使用清洁能源。这些天气系统上游的“测天哨兵”，一年四季在戈壁滩上工作生活。

　　每天7时，阿克达拉区域大气本底站的“测天哨兵”们就开始工作了。由于地处偏远，停电是“家常便饭”。“每次停电，一些设备就会出现不可预料的故障，因此，我们要求观测员在停电后一分钟到岗。”王健林说。

　　在别人眼里，气象观测员们就是“数据的搬运工”，实则不然。根据《气象高质量发展纲要(2022—2035年)》要求，阿克达拉区域大气本底站要提升大气本底观测计量标校业务能力，完成提升温室气体观测业务质量等17项目标考核任务，颇具科技“含金量”。2022年，该站新增11台先进监测仪器，对管理、巡检、维护提出更高要求。王建林带领观测员们争分夺秒制定规范流程、熟悉仪器设备，在不到一个月的时间内让仪器发挥出应有的效益。

　　谈及对新年的期冀，王建林决心在这里干到退休，他的新年愿望是希望早日建成科研室，让年轻人在一个比较舒适的环境里潜心钻研业务，快速锻炼成长成才。“00后”董垠希是站里最年轻的观测员，工作不到一年的她已经加入“阿克达拉黑炭气溶胶和SO2浓度变化研究”团队，她希望瞄准气溶胶与呼吸道疾病这一方向开展相关研究，争取自己主持课题。(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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