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二十大代表风采丨旦增顿珠：二十余年匠人经历诠释西藏民族工业精神******

　　中新网拉萨10月8日电题：旦增顿珠：二十余年匠人经历诠释西藏民族工业精神

　　中新网记者赵朗

　　40岁的旦增顿珠与同事们仍奋战在24小时不间断的水泥生产一线，新冠肺炎疫情之下，工作内容与往日并无不同。他说，在这特殊时期，仍在正常生产，保供重点工程项目。

　　旦增顿珠是西藏高争建材股份有限公司(原拉萨水泥厂)副总经理、制成车间主任，他在这里已经工作了22年。在去年，他获得了全国五一劳动奖章。

　　他所工作的这家水泥厂是西藏最早的为数不多的现代化工业企业之一，1962年开始投产。自2000年中专毕业进入该企业后，这位普通年轻人的人生便与西藏民族工业发展有着千丝万缕的联系。

　　电话采访中，他告诉记者，刚进工厂第一年，在行政岗位，直到2004年，走上了技术岗位，参与到生产一线中。他说：“起初跟着厂里的师父学习，因为感兴趣，也经常自己琢磨研究，做笔记，研究操作、观察数据，经常从实践中验证学习的理论知识。”

图为旦增顿珠(右)与同事。　旦增顿珠本人供图

　　在外人看来枯燥的岗位，旦增顿珠却乐享其中，性格好动，喜欢研究机械。于他而言，这份职业似乎早早为他定位了人生的发展方向。

　　在热爱中，旦增顿珠创造着自己的职业价值。近20年里，职务虽然变化提升，一直是技术骨干。

　　参与生产中，旦增顿珠也取得了很多让自己和工厂认可的成绩。在担任制成车间主任的6年间，通过他的不断努力，设备运转率年年提高，特别是在2015年创造了公司历史以来水泥磨机单台系统运转率100%的历史记录。他还为公司节约设备维修费100多万元(人民币，下同)。

　　2020年，旦增顿珠在制成车间利用停机时间对设备工艺系统进行了技改，减少了设备的跑、冒、滴、漏现象，极大降低了员工的劳动强度，减少了系统的故障点，提高了运转率。通过系统优化，磨机全年平均每台每小时产量大大提升，水泥电耗降低。2020年全年节约电费700多万元，取得了前所未有的好成绩。

图为旦增顿珠(左)与同事进行技术交流。　旦增顿珠本人供图

　　相较内地其他省区，西藏工业起步比较晚，所以公司也会组织员工到内地参观学习。旦增顿珠格外珍惜每次外出学习的机会。他回忆，早些年去山东的一家水泥厂，算是内地水泥行业中的标杆企业。在那里，绿色工厂让他大开眼界。也让这位走出高原的普通工人对绿色工厂和生态环保有了新的认知，更是让他认知到了西藏工业发展与内地的差距。让他最长见识的是，节能技术方面，“这家水泥厂转化废弃利用，用动能取代了电能”。

　　工厂发展这么多年来，旦增顿珠也见证并参与了水泥生产的技术改革。他说，2008年，厂里生产一线利用水泥煅烧的废气余热进行发电，变动能。2017年，水泥厂改进采用富氧燃烧技术，实现了节能降耗的效果。“西藏本身海拔高缺氧，所以采用这项技术充分燃烧燃料，节约能耗。”

　　“高争是西藏第一家水泥工业企业，到今年刚好60周年。”他说，企业经历了一甲子的变迁，作为二十大代表，他希望在自己擅长的领域中，能有所作为，让这座水泥厂成为西藏自治区的百年民族工业企业，更在高原填补水泥工业技术的空白。(完)

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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)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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