黄河上游青海循化“菜篮”飘香******

　　(新春走基层)黄河上游青海循化“菜篮”飘香

　　中新网西宁2月2日电 题：黄河上游青海循化“菜篮”飘香

　　作者 李晓娟 李隽

　　立春将至，在位于黄河上游的青海省海东市循化撒拉族自治县，黄河彩篮蔬菜种植基地的各类瓜果蔬菜的清香扑鼻。

　　地处黄河、湟水谷地的海东市是青海最大的农业区，粮食生产占全省一半以上，蔬菜供给占全省近一半。

　　多年来，随着消费水平的不断提高和短途游的火热兴起，来黄河彩篮蔬菜种植基地现场采摘已成为不少民众的过冬仪式感。

　　每年12月中旬到春节前后，是黄河彩篮冬季温室采摘的旺季，每到周末，种植户魏晋宝的蔬菜大棚里前来采摘的群众便络绎不绝。

　　“我们老家在甘肃省白银市靖远县，整个村里的人都在全国各地种大棚蔬菜。知道循化这边有温室大棚可以承包我们就过来了。”魏晋宝边整理甜瓜秧苗边告诉记者，循化地处黄河岸边，昼夜温差大，土质较好，所以甜瓜、西瓜的甜度高，在循化的这些年，他的大棚得越来越好了。

　　甜瓜棚内，翠绿的甜瓜将瓜秧拉低了不少。随意掰开一个甜瓜，咬一口，脆嫩香甜。连皮带瓤都能吃的甜瓜现已成为该基地的采摘“新宠”。

　　从2017年开始，魏晋宝就在黄河彩篮种植基地里面承包了15个大棚种植蔬菜瓜果。今年，他种植的主要是甜瓜、西瓜和陇椒。甜瓜采摘一斤15元，西瓜一斤8元，每年，魏晋宝的甜瓜都能在温棚里采摘完，西瓜虽是今年第一次种植，但销路根本不用愁。

　　“当地人喜欢吃水果，冬天来采摘的人也很多，每年12月中旬到来年6月，甜瓜都能一茬接着一茬地采摘。”魏晋宝说。

　　在黄河彩篮种植基地，像魏晋宝这样远道而来的外地种植户有40多户，还有30户本地种植户，基地长期辐射带动200名村民务工，每人每年增收近2.5万元。

　　马林芝就是通过务工学到种植技术、积累种植经验后，2019年她和丈夫来到黄河彩篮种植基地承包了10栋温室大棚。每到辣椒种植、采收的旺季，他们就要雇用周边村庄的30名妇女前来务工，帮助他们尽快完成种植或采摘。

　　“一个人一小时10元钱，不仅他们能挣上钱，我的辣椒也不会耽误好行情。”马林芝说：“以前我们也外出当小工，不稳定，一年最多能挣三四万元，种上大棚后，虽然辛苦一点，但是收入也高一些，离家也近。眼下辣椒已经采收了第二茬，除了采收，她每天的工作还有给辣椒“绕头”。

　　“要把这个秧子的头绕一圈缠到育苗线上，不然秧子就会掉下来，辣椒就不好结了。”马林芝说。

　　2022年，为了更好地服务广大种植户，打响“黄河彩篮”农业品牌，黄河彩篮种植基地完成5000米的主干道黑化工程，购置旋耕机、割草机等农机具，完成40栋温棚的旧棚改造工作。

　　“去年疫情防控期间，蔬菜瓜果都没办法及时运出，我们都特别着急，管委会第一时间联系了相关部门，让我们的蔬菜瓜果卖出去了。”魏晋宝说，现在管委会想方设法牵线搭桥，联系本地“网红”主播过来直播增加知名度，采摘的客流量又多了起来。

　　如今，拥有600栋日光节能温室、2万平方米智能温室的黄河彩篮已成为名副其实的“菜篮子”，每天从这里运向市场的蔬菜瓜果达2万余斤，每年10个月不间断的蔬菜瓜果产出让黄河岸边的这方水土生机勃勃。(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)