广东春运的“摩托大军”去哪儿了？高铁一开就锐减近20万人******

　　“摩托大军”去哪儿了

　　对于常年关注广东地区春运的人而言，“摩托大军”不是个陌生的词语。但是，今年春运期间，在广东佛山、肇庆等往年“摩托大军”的必经之路上，浓烟滚滚、轰鸣震天的摩托车长队已然消失。

　　这些思乡心切、甘冒风雪的归家人，去了哪里？

　　在没有高铁的春运年代，运力紧张是广东珠三角及周边地区的常态。因为春节火车一票难求，相当一部分广西籍外来务工人员，只得选择结伴骑摩托车返乡。相同的时间、相同的路线，让他们会聚成了一支浩浩荡荡的“摩托大军”。

　　2012年春运，“摩托大军”开始兴起。当年“摩托大军”总数超过30万人。为确保“摩托大军”的安全，当地党委政府甚至动用了警车为他们开路。2014年春运，“摩托大军”达到鼎盛，一度逼近60万人。广东肇庆等地每天安排1000多名工作人员，为其提供引导、救助、餐饮等志愿服务。但即便全力保障，交通堵塞和交通事故也总是与“摩托大军”如影随形。

　　2014年年底，贵广、南广高铁开通，情况发生了变化。当年春运，贵广、南广高铁每天运力可达3万人。高铁一开，当年“摩托大军”就锐减了近20万人。

　　作为曾经“摩托大军”中的一员，在广州务工的王慧珍给记者算了一笔账：如果坐汽车回广西宾阳老家，票价200多元，要10个小时才能到家；骑摩托车回家，成本虽然只有坐汽车的一半，但要十四五个小时才能到家，既辛苦又不安全；而广州至南宁的高铁票价是169元，4个小时就能到家。选择一目了然。

　　记者从广铁集团了解到，今年春运，南广、贵广高铁的运力创历史新高，每天可运9万多人。从2015年春运开始，广铁集团还联合广东、广西两地党委政府和爱心企业，开行了“摩托大军”高铁返乡专列，希望引导人们选择更加安全便捷的方式返乡过年。

　　在深圳某电子厂工作的周光荣是一名退伍军人，摩托车曾是他过年回家的主力工具。“以前，我们桂林在一个厂打工的老乡，基本上都是骑车回家。今年，老乡们都劝我不要骑车了，太危险。我现在每个月工资5000多元，没什么想不通的。回家路上当然安全第一。”坐在D2904次高铁上，周光荣笑着说。

　　对于那些依旧选择了摩托车回乡的人们而言，虽然人数越来越少，但一路上享受到的服务一如往常。春节前某一天，在佛山一高速路口的加油站旁，几名骑摩托车返乡人员边聊天，边等候免费加油。加油站工作人员告诉记者，这项由中石化和共青团广东省委联合发起的“情暖驿站 满爱回家”爱心公益活动，今年还在照常进行，只是前来加油的人越来越少了。

　　满载着613名在粤务工人员的列车，缓缓驶出站台。透过车窗，可以看到一位乘客正出神地望着窗外，似乎并不吝于拿出点时间，来享受踏上归途后的片刻惬意。

　　(本报记者 吴春燕 王忠耀 本报通讯员 曾勇)

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)