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应急管理部调度部署春节假期安全防范工作******

　　中新网北京1月19日电 (记者陈溯郭超凯)记者19日从中国应急管理部获悉，应急管理部18日召开视频调度会议，全面分析春节假期安全风险特点，对安全防范工作进行再动员再部署再落实。

　　会议指出，今年春节正处疫情防控转段的关键期，各种不确定不稳定因素明显增多，客流剧增对安全管理造成冲击，高危行业高负荷运行加大安全风险，疫情变化带来新挑战，自然灾害防范压力很大。各级应急管理部门和消防救援队伍要切实提高政治站位，深刻认识做好今年春节安全防范工作的特殊重要性，务必保持高度警惕，切实增强责任感紧迫感，牢牢守住不发生重特大事故的底线。

　　会议要求，要把握节日特点，有效稳控公共安全形势。抓好消防安全，加强对人员密集场所的安全检查，确保消防设施完好、电气燃气设备安全、逃生通道畅通、值班人员在岗。联合有关部门对诊疗压力大的基层和农村医疗机构加强安全检查，强化养老机构消防安全指导；协调抓好春运和旅游安全，推动有关部门和基层组织对“红白事”占道、马路市场问题开展专项整治，加强农用车载人治理，继续加大对长途客车、民航高铁、客船轮渡等安全检查力度，加强对高风险游乐设施隐患排查整治；配合做好大型聚集性活动安保，对各地举办的大型活动要提前介入，督促制定完备的应急预案，前置救援小组，确保出现紧急情况第一时间有效处置。同时，要加大节假日安全科普宣传力度，引导群众主动识险避险，做好自身安全的第一责任人。要深刻吸取教训，坚决遏制高危行业领域重特大事故。各地要保持节日期间监管执法力度不减，督促落实矿领导带班下井和危化重大危险源安全包保责任制度，加强灾害严重、大班次等重点矿井检查巡查，对检维修、动火、有限空间等高危作业落实安全保障措施。其他高危行业领域也要紧抓不放，尤其要强化烟花爆竹生产、销售、储存、燃放各环节安全管控，重拳打击各类“黑窝点”；加强对冶金、建材等重点工贸企业和不停工重大建筑工程的安全检查，及时消除事故隐患。

　　会议强调，要强化应急准备，有力有效应对冬季自然灾害。做好雨雪冰冻灾害应对准备，加强节日期间灾害预警、风险提示和防灾避险指引，进一步完善与有关部门的信息共享和协调联动机制，提前落实预案、力量、物资和技术保障等应急准备；严密防范森林火灾，教育引导群众春节文明祭祀，对重点林区协调开展巡查检查和联合执法，严格野外火源管控，坚决遏制人为因素引发火灾；做好节日救灾救助工作，前期下拨的救灾资金和物资要确保到户到人，节日期间受灾的要及时启动救灾响应，千方百计保障好群众基本生活，确保温暖过冬。要严明纪律规矩，从严抓好节日期间机关和队伍管理。严格应急值班备勤，精心安排春节期间的值班值守，严格落实信息报告制度，消防救援队伍和安全生产专业救援队伍要提高勤务等级，针对冬季灾害特点强化装备、力量准备，确保关键时刻拉得出、冲得上、打得赢。(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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