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海南商业航天发射场建设提速 分秒必争确保按期首发******

  (新春见闻)海南商业航天发射场建设提速 分秒必争确保按期首发

  中新社海南文昌2月3日电 题:海南商业航天发射场建设提速 分秒必争确保按期首发

  中新社记者 符宇群

  “海南商业航天发射场1号工位目前已经进入设备安装阶段,预计今年六月,主体塔架——勤务塔将搭建完成。”海南国际商业航天发射有限公司工程设备部副部长葛立新近日接受中新社记者采访时说,项目建设正在提速,设备生产和现场施工同步进行。

图为航拍建设中的海南商业航天发射场1号工位。 骆云飞 摄图为航拍建设中的海南商业航天发射场1号工位。 骆云飞 摄

  海南商业航天发射场是中国首个开工建设的商业航天发射场,也是海南自贸港建设重大工程,项目于2022年7月6日开工,预算总投资40多亿元人民币,规划建设用地2000多亩。项目建成后,主要承揽国内外火箭发射业务,将进一步提升中国商用火箭发射能力。

  中新社记者近日在位于海南省文昌市的海南商业航天发射场1号工位建设现场,看到一片繁忙景象:工程车辆穿梭往来,大型履带吊车在进行钢构件吊装作业,100多名工人各司其职。

  “正在安装施工的白色塔架是固定勤务塔,主要为火箭及卫星测试提供良好的工作环境以及勤务保障。”葛立新介绍,整个塔架由1000多个钢构件组成,目前正在进行勤务塔的第一层安装施工,安装工作形成经验后将加快速度,预计每10天可搭建完成一层,塔架搭建完成后共有11层约83米高。

  安装工程看上去容易,实则施工要求十分精细复杂。海南商业航天发射场(1号工位)副主任设计师程明龙说,每个钢构件安装到位前,需经过试拼、地面测量、栓接、焊接、校对调整等程序,塔架安装误差要求不超过3毫米,再加上海南高温、高湿、高盐等气候挑战,施工难度非常大。

  李战朝是海南商业航天发射场1号工位的技术负责人,自去年10月进驻项目以来一直坚守在岗位上。他说,为确保项目建设质量,现场有专门的质检员、测量员、安全员等,施工人员通常需要边作业边检验,随时进行工艺调整。

  “春节期间项目现场不停工,各项建设工作按照进度计划表有序推进。”海南商业航天发射场(1号工位)项目经理李勇说,目前1号工位的建设进程较计划提前一个月左右,塔体安装完成后,还将进行塔体回转设备、摆杆、设备管线等安装施工。

  海南国际商业航天发射有限公司党委副书记郭强受访时表示,当前全球太空领域的竞争日趋激烈,航天产业民用化脚步加快,商业航天发射场建设是运载火箭、卫星应用、空间宽带互联网等航天工业三大重点工程和海南发展火箭链、卫星链、数据链“三链”产业的重要基础。

  郭强透露,公司2023年年底将完成发射场技术区、发射区硬件设施建设,2024年一季度开展发射场全系统全要素合练,以确保2024年6月30日按期首发。未来,海南商业航天发射场还将面向公众开发配套旅游服务。(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)

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