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中国气象局：气象预警信息公众覆盖率达97.67%******

　　中新网1月9日电中国气象局新闻发言人宋善允9日介绍，中国气象局在101个大城市开展内涝气象风险监测预警业务。建成汇集了17个部门82类预警信息的国家突发事件预警信息发布系统和终端服务矩阵，可在3至8分钟内到达应急责任人。面向150万快递小哥、200万卡车司机提供定制化预警信息。预警信息公众覆盖率达97.67%。

　　中国气象局9日召开新闻发布会，发布《2021年中国温室气体公报》、2022年12月全国天气气候特征、2023年1月气候趋势预测气象服务提示、2022年国内国际十大天气气候事件、2022年全国天气气候盘点等相关内容，并回答记者提问。

　　会上，宋善允介绍，3年来，中国气象局加快推进气象现代化建设，努力构建科技领先、监测精密、预报精准、服务精细、人民满意的现代气象体系，推动气象高质量发展取得显著成效。

　　筑牢气象防灾减灾第一道防线，保障生命安全更加有力。深入开展“人民至上、生命至上”实践活动，成功预报有效应对近年来历次超强台风、特大暴雨洪水、低温雨雪冰冻、极端高温干旱等灾害性天气，气象灾害造成的经济损失占GDP比例下降至0.29%。不断健全“党委领导、政府主导、部门联动、社会参与”的气象防灾减灾工作机制，推动各地建立以气象灾害预警为先导的应急联动机制，探索极端天气下“停工、停课、停业、停产、停运”机制和预警叫应机制。在101个大城市开展内涝气象风险监测预警业务。建成汇集了17个部门82类预警信息的国家突发事件预警信息发布系统和终端服务矩阵，可在3至8分钟内到达应急责任人。面向150万快递小哥、200万卡车司机提供定制化预警信息。预警信息公众覆盖率达97.67%。

　　主动融入赋能，气象保障“国之大者”和生产发展成效更加凸显。2022年，全年粮食单产、总产预报准确率达99.9%，创近五年新高。联合农业农村部发布农业气象灾害风险预警，减灾增收30亿斤粮食。联合公安、交通部门推进108条恶劣天气高影响路段交通气象预警工作，督办路段全年交通事故同比下降43.6%，道路封闭次数降低57%，提升经济效益约24亿元。

　　坚持以人民为中心，气象改善民生福祉更有温度。气象服务公众覆盖率达99%，气象影视服务覆盖人群超10亿，气象科学知识普及率达80.2%，公众满意度达93分，群众气象服务获得感、幸福感和安全感明显增强。

　　坚持绿水青山就是金山银山理念，气象支撑生态文明建设作用更加显著。2022年全国人工影响天气累计增加降水约398亿吨，人工防雹作业保护面积约65万平方公里，减少经济损失约141亿元。

　　坚持胸怀天下，气象国际影响力进一步彰显。将“气象防灾减灾第一道防线”和“监测精密、预报精准、服务精细、生命安全、生产发展、生活富裕、生态良好”写入世界气象组织《未来的国家气象水文部门》白皮书，将“防灾减灾第一道防线”理念纳入台风委员会2022—2026年战略计划，中国方案走向全球。

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）