彩虹多多投注-彩虹多多计划

四川奋力夺取一季度开门红******

　　5个能源项目、43个产业项目等陆续开工

　　四川奋力夺取一季度开门红

　　本报成都1月4日讯（记者刘畅）作为2023年经济工作的“起手式”，1月3日，四川省举行了一季度重大项目现场推进活动。本次活动现场推进项目423个、总投资7483.7亿元，涉及能源、交通、水利、现代产业、教育卫生等领域。活动的举行对于动员四川全省坚定信心、保持定力，全力以赴“拼经济、搞建设”，以更大力度抓项目促投资将起到积极作用。

　　成都市华能彭州燃机项目是此次启动的35个能源项目之一，该项目将建设2套400兆瓦级燃气—蒸汽联合循环机组，配置2台F级燃气轮机及发电机、2台余热锅炉等相关配套设施。泸州市川投泸州天然气发电项目总投资32.16亿元，2023年预计完成投资10亿元，是川南地区大型骨干支撑电源点。除此之外，还有电源项目、电网项目和煤炭储备基地项目，总投资达386.2亿元。2022年夏季，四川曾面临历史同期最极端高温、最少降雨量、最高电力负荷的“三最”叠加局面，电力保供遭遇严峻挑战，这批项目的建成将推动四川形成多能互补、安全可靠的电力供应体系，增强电煤应急保障能力。

　　四川各市州还推出了一批重大产业项目。绵阳市欣盛显示驱动项目总投资100.5亿元，建成后将为绵阳新型显示产业集群发展提供强劲支撑。据悉，该项目在2022年11月举办的第十届中国（绵阳）科技城国际科技博览会期间签约落地，不到两个月的时间便实现开工建设。“绵阳抓项目、促投资的效率非常高。”欣盛显示驱动项目负责人熊伟涛表示，企业选择到绵阳发展是正确的选择。

　　本次现场推进活动包括43个产业项目，分布于新型材料制造、锂电及晶硅光伏材料、医药医疗器械及食品加工等方面，总投资达660.2亿元。这些项目的建成将有效提升四川制造业竞争能力，加快构建具有地区特色的现代产业体系。

　　12个教育卫生项目总投资达56.4亿元，包括教育项目5个、卫生项目7个。其中，四川大学华西第二医院天府医院项目是国家在川布局建设的首个国家区域医疗中心项目。项目建成后，将引领带动四川乃至西南地区儿科医疗服务能力提升。

　　开工总数333个、总投资金额6380.9亿元、投放基金565.3亿元的政策性开发性金融工具项目引人关注。2022年11月底，四川省组织工作专班，完成了本次启动项目的申报、资金投放和开工建设等全部流程。在这些项目中，农业农村基础设施项目达37个、总投资578亿元。这是历年来四川一季度重大项目开工仪式或推进活动现场中“农味”最重的一次。

　　2023年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年，开局关乎全局，起步决定后程。本次活动举行的时间距离四川省委经济工作会议召开不到10天，全面体现四川拿出开局就是决战、起跑就要冲刺的劲头。奋力夺取一季度开门红对全力推动四川经济运行整体好转、实现质的有效提升和量的合理增长提供了强劲动力。

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）