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“钢轨医生”春运故事：零下2℃为高铁隧道“把脉问诊”******
(新春走基层)“钢轨医生”春运故事：零下2℃为高铁隧道“把脉问诊”
中新网宁波1月16日电(林波 朱小刚)“李康，晚上施工你负责下行侧隧道边墙检查。”“吴海瑞，你和王达负责清运杂草，夜间天气寒冷，大家都注意保暖。”“好的，我们会按标作业，注意保暖。”
窗外，夜色浓烈，凛冽的寒风呼呼地吹着。室内，灯火通明，回荡着阵阵应答声。
近日，在中国铁路上海局集团有限公司宁波工务段椒江桥隧工区会议室里，工区班前点名会正在举行，该工区工长王海松对7位职工的工作进行分工。
当日23时，职工们按照各自分工到工具间准备作业用的机工具。
此时，深夜江边雾气来袭，短时间内能见度不到10米，只有几盏头灯闪烁着微弱的光。幸运的是，不一会儿雾气就有所消散，“钢轨医生”们搭乘工程车，赶赴杭台高铁下北山二号隧道进口，等待进网作业命令。
命令下达后，他们进入隧道，分三组进行作业。
隧道拱顶混凝土结构检查现场。 王威 摄据悉，下北山二号隧道全长429米，虽是一座短隧道，却是华东地区第一座单洞四线隧道，也是台州站进站咽喉口，在杭台高铁全线位置非常重要。
作业现场，他们利用检查锤、照相机、望远镜和限界测量仪等检测工具，对隧道衬砌、基础沉降和限界等技术指标进行检查。
在工友照明灯的配合下，王海松利用60倍变焦望远镜，对隧道拱顶的混凝土结构进行检查。隧道里温度较低，湿度较大，灯光也不够亮，王海松和工友配合着对隧道拱顶混凝土结构进行逐个分段分格检查。
“这次有雾气，所以镜头不太清楚，只有频繁清理镜头，才能看得更清楚、更准确。”每隔一段时间，王海松就停下来对望远镜进行擦拭，确保现场观测的精准度。
在仔细检查隧道衬砌后，他们又打开中心水沟盖板，对水沟进行检查，这时王海松发现水沟里有一处细小的泥土淤积，约一厘米高。
“短隧道火车快速行驶，尘土、铁屑等杂物容易被吹进来，在中心水沟形成淤泥堆积，我们要用铁锹等工具把淤泥处理掉，确保排水通畅。”王海松如是介绍。
与此同时，另外两组人利用检查锤，对隧道上行侧和下行侧的边墙进行敲击，确认墙体是否有空响，并对高铁未开通前整治过的细小问题进行复检。
检查记录现场。 王威 摄“95后”职工李康在该工区从事桥隧检修作业已经有8年，每天0时到4时的四个小时作业里，他做的工作简单又重复，就是用检查锤不断敲击边墙或者拿着本子对数据进行记录。
当日凌晨，隧道里的温度已下降到零下2℃，李康的脸上却冒出了汗。
“我们在敲击过程中，每一步都得仔细、认真，每一块都不能漏下，并把问题全部记录下来，立马去现场整治。对我们而言，这项工作虽然很累，但还是感到很自豪，能为列车运行安全做最好的保障。”李康如是说。
2023年的春运是杭台高铁开通后的第二个春运。其间，这些“钢轨医生”们将对铁路沿线隧道、桥梁等设备进行加密检查，对相关技术指标进行“把脉问诊”，确保高铁旅客安全出行。(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] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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