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)

我国首个全息数字电网建成******

　　1月5日，我国首个全息数字电网在江苏建成。通过采集输变电设施的物理数据，技术人员在网络云端构建了一个数字孪生电网，全面提升了电网的智慧运检水平。这也是世界上首次对亿千瓦级负荷大电网进行全息数字化呈现。

　　据悉，这张虚拟电网覆盖了10万公里架空输电线路、28万座输电杆塔以及地形地貌地物等数据，将真实电网在数字空间以数字孪生的方式，一比一三维立体还原和数字化全景呈现。国网江苏省电力有限公司运用三维激光点云采集、数字高程模型、高精度测绘等技术，为每一条线路、每一座杆塔、每一个部件都赋予了专属的三维坐标，定位精度达到厘米级。

　　实现无人巡检与智能管控

　　“每一座杆塔都设有20个以上无人机巡检点位，通过航迹自动规划、一键自主飞行、全程实时监控、遇险自动规避等功能，无人机可实现全自动巡检作业，全程无须人工操作。”江苏方天电力技术有限公司副总经理姜海波介绍，全息数字电网相当于给整个江苏电网装上了“千里眼”，能够引导巡检作业人员足不出户，即可实时掌握无人机的适航区域、飞行轨迹、被检设备、巡检影像等现场实际工况，完成一座铁塔的全面巡检仅6分钟，比人工操作无人机巡检耗时减少一半，效率比传统人工巡检提升4到6倍。

　　在国网江苏电力无人机巡检管控中心的大屏上，可见当前正在作业的无人机，其飞行轨迹、飞机状态、拍摄画面都可以在数字电网中实时展现、动态跟踪。巡检无人机还嵌入了电力北斗地图导航和前端识别模块，巡检作业结束后，图片会自动上传至管控平台，并通过人工智能算法对图像进行精准识别，可以及时发现指甲盖大小的螺帽裂纹等细小缺陷。

　　“依托全息数字电网，江苏电网已经实现大规模无人机巡检协同应用与智能管控，可以支持上千架无人机同时作业，全年自动巡检作业量超过52万架次，提前发现消除输电铁塔缺陷及通道隐患4.2万处，严重缺陷发现率提升3倍，每年可以节约电网运维成本约2亿元。”国网江苏省电力公司设备部副主任吴强介绍。

　　通过加载气象、空域等信息，数字电网还可以高度仿真和预测台风、覆冰等极端情况下的电网运行环境。在数字电网的工况模拟模块中，只要同步风速、风向、温度、导线直径等基础数据，系统就会结合历史数据，通过模型算法以三维图像形式直观展示线路状态，各类风险隐患会用不同颜色的警示图标标出，为电网细化防灾减灾、灾后恢复的预案措施提供准确依据。

　　数据+算力+算法打造智慧电网

　　当前正处于迎峰度冬的关键时期，江苏电网的最大用电负荷已超过1亿千瓦，今冬用电负荷最高或将达到1.12亿千瓦。全息数字电网的全面建成，可将电网故障的处理时间再缩短约10%。

　　“如果说数字电网是数字能源的现代化底座和数据‘骨架’，那么人工智能技术就是它的‘眼睛’，AI算法分析技术则是‘大脑’。”吴强说，在“数字中国”战略引导下，数字科技加速了电网信息化建设进程，“数字新基建”项目不断在电网运营管理中落地。通过“数据+算力+算法”，全息数字电网实现了虚拟电网与现实电网的深度感知交互与双向智慧控制，真正做到足不出户而现场可观、可测、可控，极大提升电网智慧运营水平。

　　同时，全息数字电网是我国新型电力系统建设的重要试点，将推动电力系统的加速转型升级，为我国乃至全世界通过数字技术提升系统安全运行水平贡献了新的技术方案。

　　据悉，目前国网江苏电力正在积极扩展全息数字电网在规划设计、基建管理等更多领域的应用，并将带动装备制造、人工智能、地图导航、5G通信、数据服务、自动驾驶、储能充电等跨越式发展。（科技日报记者 张晔）