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二十大代表风采丨马玉山：用责任心拧紧“大国重器”******

　　中新网银川10月10日电题：马玉山：用责任心拧紧“大国重器”

　　中新网记者杨迪

　　奋战在国家装备制造工程一线，带领企业从低谷中“浴火重生”，改变进口阀“卡脖子”状况……近日接受中新网记者电话采访时，中国工程院院士，吴忠仪表有限责任公司党委书记、董事长马玉山直言，是责任心与使命感让他在困难中一直坚持下去，为自动控制装备国产化贡献力量。

　　1991年，马玉山从吉林大学毕业，分配到宁夏吴忠仪表厂，成为一名车间见习工人。彼时，大学生可谓“天之骄子”，毕业后在西北的一家小企业做工人，马玉山坦言，起初自己心里有点“不太平衡”：“那时，和我同期的毕业生大多都分配到了东南沿海地区的大厂，而我却来到了西北地区。”

　　但马玉山并未就此自怨自艾，他很快调整心态，开始从“底层”干起。在工作之余加班学习，主动向他人请教……凭借不懈的努力，马玉山快速成长，于2001年成为吴忠仪表的总工程师。

　　但此时，马玉山所在的企业却遭遇危机。20世纪九十年代初，吴忠仪表厂遭遇转型阵痛，在最低谷的时期，企业入不敷出，职工工资都难以发放，人员大量流失，面临倒闭风险。

　　马玉山并未选择逃离。“当时就是一种不服输的责任心让我坚持着，想把企业‘救活’。”为此，马玉山采取了开源节流、智能化管理、拓展产品销售渠道、安抚员工等多种措施。同时，宁夏各级党委和政府也为吴忠仪表厂“雪中送炭”，在多个重大装备国产化项目中“穿针引线”，为企业提供工程项目、政策扶持和资金补贴，帮助企业平稳度过转型期的阵痛。

马玉山(中)在工作中。　受访者供图

　　2010年，吴忠仪表厂改制吴忠仪表有限责任公司，彼时，国产阀价低质劣，国产装备用的高端阀被进口阀所垄断。“我是做产品设计出身的，我也清楚，只有做高端阀，企业才有出路，才能解决进口阀‘卡脖子’的问题。”马玉山就此萌发了自主制造高端阀的念头。

　　于是，马玉山带领团队，一步步在制造高端阀的路上攻坚克难。“在研发过程中，我们也经常失败，这时就及时总结经验来完善。”马玉山说。

　　“尤其是在煤化工领域，我们取得了突破。”马玉山介绍，大量煤化工所需的控制阀产品都需要耐高温高压和强腐蚀，国外产品也难以满足。他所在的团队经过攻坚，在该领域实现了突破：2013年，投资500亿元的全球单套规模最大煤制油项目在宁夏启动，马玉山团队负责研发该项目的控制阀。凭借着整个团队的努力，吴忠仪表取得了440多项发明和实用新型专利，解决了制约流程工业自动控制装备国产化中众多“卡脖子”项目。

　　此外，马玉山还积极为西部地区的工业人才培养贡献力量。“我们通过高薪聘请顶尖人才，并以‘师傅带徒弟’的形式培养宁夏本地人才，形成了一座完整的人才‘金字塔’。”马玉山说，未来，他的团队希望在低温领域、海洋工程、航空航天等的关键基础零部件领域去拓展，为“大国重器”的智能制造做出自己的贡献。(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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