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泰安非遗“花边伞”春节走俏海内外市场******

　　(新春走基层)泰安非遗“花边伞”春节走俏海内外市场

　　中新网泰安1月31日电 (梁犇徐峰)1月31日，春节假期刚过，山东省泰安市岱岳区大汶口镇的一家工艺伞厂一片繁忙，宽敞明亮的厂房内，一把把大小不一、花样繁多的伞十分精美。“这是花边伞，这批货是海外客户年前预定的，近期就要发货了。”该厂负责人唐斌杰对记者说。

秀工们在制作大汶口花边伞。　陈阳摄

　　从春节前的2个月开始，唐斌杰的花边伞厂就开始忙了起来。

　　今年45岁的唐斌杰是大汶口镇前东庄村人，自幼跟着父亲学习花边技艺，是大汶口花边技艺的第四代传承人，熟悉20余种花边技艺针法，是远近闻名的花边伞制作艺人。

消费者正在挑选大汶口花边伞。　陈阳摄

　　大汶口花边技艺距今已有两千多年的历史，是中国传统织绣工艺的典型代表，素有“抽纱瑰宝”的称号。大汶口花边技艺是在图纸上编织成各种主花图案，以棉线、麻线、丝线等各种织物为原料，经过绣制和编织而成的装饰性镂空伞制品。“在编织过程中，每道工序都要十分严谨。”唐斌杰说。

秀工在图样上进行手工刺绣。　陈阳摄

　　千百年来，随着花边技艺传承发展，会花边伞制作的艺人越来越多，规模越来越大，形成了以大汶口镇为中心，辐射周边乡镇的花边伞制作与销售区域。

　　几年前，在外打工的唐斌杰返乡创业发展花边技艺特色文化产业。创业之初，为了招到会花边技艺的绣工，唐斌杰到处奔走联系农户，采取“先给钱后加工”的方式，探索乡镇加工点的合作生产模式。

工人正在固定伞架。　陈阳摄

　　由于花边技艺生产的产品多种多样，技艺复杂，需要人手多，唐斌杰就以农户为单位，将原材料送到绣工家里，然后统一回收销售。

　　“俺在家里就能干，不用出门就挣钱了。”大汶口镇申东村57岁的村民候春玲是一名绣工，这几年，她通过做绣工，每年可增收15000余元。如今，像胡春玲一样，与唐斌杰合作的绣工已有300余人。

制作好的大汶口花边伞。　陈阳摄

　　近年来，随着科技发展，万能绣花机和电脑绣花机普及，传统的花边手工技艺受到了影响。作为花边技艺传承人，出于对花边技艺的热爱，唐斌杰仍坚持传统手工制作，坚持守正创新，把新学的设计理念创新运用到刺绣工艺伞上。

　　为更好地开拓市场，唐斌杰一方面将现代设计融入传统工艺，创新设计出花边伞和花边扇；另一方面利用亚马逊、阿里巴巴等电商平台，迅速在国内国际市场打开销路，与10余个国家和地区建立了稳定的供销关系，年订单量超50万件。“我们的产品供不应求，订单已排到了今年6月份。”

秀工在手工印刷花边伞图样。　陈阳摄

　　在当地政府支持下，唐斌杰在新时代文明实践中心设立工作室，为当地无法外出工作或者暂时失业的妇女培训花边技艺100余人次，帮助300多名农村富余劳动力实现就业。

　　“春节过后，我们计划加强对绣工花边技艺培训，持续创新产品设计，为传统花边艺持续注入新活力，做大做强花边技艺产业，带领村民们持续增收致富。”唐斌杰说。(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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