二十大代表风采丨柯晓宾：坚守高铁安全一线 诠释大国工匠精神******

　　中新网北京10月13日电 题：柯晓宾：坚守高铁安全一线诠释大国工匠精神

　　中新网记者 刘育英

　　扯断一根头发的力度大约在1800毫牛，手工调整片弹簧结构的触片仅为这个力道的十分之一。“只有上帝亲吻过的手才能将力道控制得如此精准。”中国通号西安工业集团沈信公司电器中心调整三班班长柯晓宾就长了这样一双手。

　　柯晓宾所从事的工作，是对继电器的接点进行调整。“高铁有三大技术系统：控、车、路。继电器作为列车运行控制系统的‘神经元’，大到车站的控制中心，小到一个信号灯，每一个电路的切换都离不开它”，柯晓宾向中新网记者介绍。

　　继电器手工调整工作在全世界都是难题，人工调整精确度是机器调整所不能及的，国外的公司也都是通过人工调整精确度。调整接点间距的误差需要控制在0.05～0.1毫米之间，调整触片的力度要控制在200毫牛左右，稍有瑕疵就会直接影响电气特性和性能指标导致前功尽弃。

　　柯晓宾所在的中国通号西安工业集团沈信公司是一家“隐形冠军”企业，也是中国最大的铁路信号继电器生产基地。公司年产量近60万台，国内市场占有率达70%以上，广泛应用于国内外铁路和城市轨道交通领域。

　　“对继电器的调整工作，难点之一是对力度的掌握；其次是需要左右双手同时进行调整”，柯晓宾介绍，为确保接点片一次就能调整到位达到规定指标范围，一个动作有时候就要练几十遍甚至上百遍。

　　为了能使双手调试力度相当，柯晓宾专门买了握力器，反复练习手腕力度，仅用半年多的时间，她就已经能够独立承担调整继电器任务，完全胜任岗位。2010年至今，她先后获得“中央企业青年岗位能手”“中央企业技术能手”“全国技术能手”等荣誉称号，逐步成长为调整线上“大师级”的人物。

　　2003年，20岁的柯晓宾从铁路机械学校毕业后，进入中国通号西安工业集团沈信公司工作。2010年，柯晓宾参加当年的全国职业技能大赛，学习了关于继电器的理论知识。在此之前，柯晓宾在手法上、技能上已经积累了非常多的经验，而理论学习，让她明白了许多实践操作背后的原理。

　　通过多次比赛，柯晓宾逐步成长，并获得“全国技术能手”称号，职业道路也变得开阔。从“是什么”到“为什么”，理论与实践的融会贯通，产生了化学反应，这份工作变得有意思起来。

　　前两年，公司有一款继电器的新产品问世，相对于老产品，安全性、可靠性、使用寿命都得到了很大的提高，但是该继电器的一个项点返修率非常高。柯晓宾带领QC小组成员开展课题攻关，通过不断的试验和调试，解决了该继电器在调整序的瓶颈问题，显著降低了返修比率。

　　“这件事给我的触动非常大，通过我们调整序职工的努力，竟然可以解决继电器设计生产方面这么大的难题。”2017年柯晓宾创新工作室成立以来，柯晓宾带领团队攻克生产难题29项。

　　柯晓宾所在的调整序，是一个工匠精神薪火相传的“明星”工序。2012年，柯晓宾的师父崔宝华当选党的十八大代表。2017年，柯晓宾当选党的十九大代表。2018年，柯晓宾的徒弟牛菲菲当选为共青团十八大代表。

　　2022年，柯晓宾又成为党的二十大代表。谈到履职的体会，柯晓宾表示，随着时间的推移，愈发感觉首先要把自己的本职工作做好，练好过硬本领，担实岗位责任，严格要求自己，在工作中发挥模范标杆作用；其次，遇到任何困难、挑战，要能够站出来迎接挑战，关键时刻冲锋在前，克服困难，解决问题。(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)