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二十大代表风采丨潘从明：戈壁矿山废中取宝甘为“铂乐”******

　　中新网兰州10月9日电题：潘从明：戈壁矿山废中取宝甘为“铂乐”

　　作者闫姣王牧雨

　　从普通工人成长为“大国工匠”，从戈壁矿山走向科技研发的国际舞台，如今潘从明仍旧日夜忙碌在攻克技术难关的一线。他近日接受中新网记者采访时说，这两年他重点研究从各类二次资源中综合回收提取铂族金属技术。

　　潘从明是甘肃省金昌市金川集团铜业有限公司贵金属冶炼分厂提纯工序工序长。他的成就之一，是主创了“镍阳极泥中铂钯铑铱绿色高效提取技术”，推动整体技术达到国际先进水平。铂族贵金属是精密电子、航空发动机等国家战略高科技产业的关键基础材料，而我国贵金属储量仅占全球储量的0.39%。

　　潘从明说，矿产资源终究有限，中国大量汽车、电子产品、石油催化剂等面临报废高峰期，各类二次资源中的贵金属就是一座移动的“城市矿山”。这些二次资源成为国内外同行关注的焦点。

　　金川集团是中国最大、世界领先的镍钴生产基地和铂族金属提炼中心，也是我国目前已知的唯一具有开采价值的伴生铂族金属矿床，铂族金属产量占到国内矿产总产量的80%以上。

图为潘从明在劳模创新工作室给员工培训。(资料图) 金川集团供图

　　潘从明常说，他的成长离不开这个平台和周围的环境。但在很多人看来，他的成绩亦和自己的刻苦钻研息息相关。“遇到不会的，我宁可待在生产线，不吃不喝，也要把这个事弄明白。”在他看来，练得多了，也就熟了，就能发现更多问题；会得多了，就能想到创新的办法，解决难题。

　　在同事眼中，潘从明对待工作高度专注，有热情、有激情，26载坚持探索、研发；在徒弟眼中，他博学多识且宽严并济，培养出多位技术能手、技术标兵；在家人眼中，他时常沉迷于自己的“铂族世界”。

　　在钻研之路上，潘从明遇到过很多坎，但对这个行业的热爱促使他不断深钻。初到企业时他什么也不懂，便在晚上回忆、记录白天老师傅们所讲内容，经常复习到凌晨两三点。那时候学习条件不便，他就委托亲朋好友从外地帮忙搜罗国内外的专业书籍，开始自学，“晚上宁愿不睡觉也要记录，有时看书有了灵感，还会直奔实验室，通宵做实验。”

图为潘从明解决现场技术难题。(资料图) 金川集团供图

　　因多年来保持记录的习惯，潘从明攒了一本30万余字的“发明笔记”，写满了密密麻麻的公式。这一良好习惯，他也传授给徒弟们，让他们从每个月必须完成的20页报告开始做起，并挨个标注出报告中的问题。由此，他也培养出了一批提纯工序的优秀人才。

　　潘从明是国家级技能大师工作室领衔人、贵金属冶炼特级技师、有色冶金正高级工程师，是西北地区首位个人获得国家科技进步奖的一线产业工人，多次被评为“大国工匠”“发明之星”“全国技术能手”“全国劳动模范”。

　　潘从明从未抱怨钻研的苦，也没有挥霍成功的乐。今年，针对甘肃省提出的强工业、强科技等“四强”行动，以及金川集团产量翻番的任务，他认为，从二次资源中提取铂族贵金属是技术的突破口，也是未来做大做强的主要内容。

　　潘从明称，下一步的重点工作有从含有微量贵金属的各类废液中高效提取贵金属的技术研究，生产高附加值的贵金属化合物，以及技术传承和人才培养等。“技术没有止境，也没有最好，只有往更好的方向走，把技术做精做优。”他说。(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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