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来源：快三平台登录2022-04-24 17:48

长三角最大铁路货车“医院”：妙用荧光为列车“体检”******

　　(新春走基层)长三角最大铁路货车“医院”：妙用荧光为列车“体检”

　　中新网杭州2月3日电(张煜欢)3日，在位于杭州的乔司检修车间轮轴检修区，轮轴探伤工吴洁良按下“上料”按键，泛着黄绿光的荧光磁悬液随即从探伤机喷管里倾泻而出，均匀洒落在轮轴表面。经过除锈清洗的火车轮轴锃亮如新，从北到南依次排列在四条股道上。

　　吴洁良所在的中国铁路上海局集团有限公司杭州北车辆段是长三角地区最大的铁路货车“医院”，负责定期检修铁路货车。其中，对火车车轴进行电磁探伤作业是工作的重要一环。

吴洁良在轮辋上涂打作业标记。　汪晟摄

　　如果说车轮好比火车的两条腿，那么轮轴探伤工就是给火车双腿看病的“医生”，而“荧光”就是他们探病问诊的重要工具。

　　“为货车轮轴做检查的荧光磁粉探伤机好比是医院里的‘X光机’，在对轮轴喷淋荧光磁悬液，通电磁化后，可以判断轮轴表面状态。”工长茹凯明说，“倘若轮轴产生裂纹、缺陷，在紫外灯的探照下会形成目视可见的磁痕，我们的职责就是及时找出这些‘伤口’，排除隐患，杜绝车轮‘带病’上路。”

　　随着磁粉探伤机前后遮光门帘落下，探伤间内瞬间变成了暗室，目之所及荧光闪烁，紫光灯下的黄绿色车轴清晰可见。吴洁良戴上紫外线护目镜，俯身弯腰凑近车轴端部，左手握住粉笔在轴颈上涂打起始标记，右手同步按下车轴转动按钮，静静地观察车轴上的磁化状态。

吴洁良将清洗除锈后的轮轴徒手推进轮轴探伤间。　汪晟摄

　　“牢记磁痕细对比，勤换视角看仔细，苦练手感摸凹凸，打磨修复防误判……”为提高发现故障的水平，班组总结提炼了磁粉探伤的作业口诀，几道步骤自始至终贯穿在吴洁良的作业过程中。

　　“车轴作为承载列车的关键部件，在运行过程中承受着多重复杂应力的作用，哪怕是0.1毫米的裂纹也容易酿成断轴事故，因此我们不能放过任何一条蛛丝马迹。”吴洁良说，“而且车轴磁痕通常细如发丝，往往隐藏在最让人忽视的地方，需要手、脑、眼全面调动起来。”

　　随着今年春运接近尾声，各行各业加快了返岗复工的脚步，全力冲刺新春“开门红”。为保障物流通道的畅通，铁路部门开足马力，加快列车周转效率，强化货车检修力度。近段时间以来，吴洁良在“小黑屋”里常常一待就是3个小时，弯腰下蹲检查上百次，给体力和眼力带来双重考验。

　　在吴洁良和班组的共同努力下，自农历正月初七以来，杭州北车辆段已累计检查1604条轮轴，实现轮轴“零故障”交验，确保往来货物平安抵达千家万户。

　　近年来，随着铁路技术装备、铸造工艺的不断提升，故障率也在逐步降低。“故障虽然少了，但始终不能疏忽大意，把好每条轮轴的质量关，是责任更是良心。”吴洁良说。(完)

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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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