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来源:天下彩票骗局2023-11-11 17:48

  

宁夏银川:聚力“三新”产业 激活发展新动能******

  中新网银川1月12日电 (记者 李佩珊)产业是发展的基石。2022年以来,宁夏银川市聚焦“六新六特六优”产业,立足本地产业发展优势,突出发展新材料、新能源、新食品“三新”产业,配套发展生物医药、电子信息、装备制造等产业,加快构建高端化、绿色化、智能化、融合化的现代产业体系。2022年,银川市“三新”产业预计完成产值650亿元,同比增长43%左右,增长态势强劲。

  隆冬时节,记者走进位于银川经济技术开发区的天通公司晶体加工车间,生产设备忙碌运转,工人们正在对蓝宝石晶体进行掏棒、切断、磨削、开方……依托“世界最大的单晶硅棒生产基地”这一优势,该公司做全光伏发电产业链条,形成光伏产业聚集效应,把银川打造成世界最大的单晶硅切片及光伏组件基地。

银川机器人产品生产线。 银川市工信局供图银川机器人产品生产线。 银川市工信局供图

  “在新材料产业,银川市聚焦光伏硅、蓝宝石、第三代半导体、储能电池材料等领域,正在形成从单晶硅到光伏电池、从蓝宝石到智能终端应用、从半导体材料到关键部件、从正极材料到电池材料的全产业链发展格局。”银川市工信局相关负责人表示,在光伏材料领域,银川市已拥有单晶硅棒110GW、硅片45GW、电池15GW的产能,形成了拉晶、切片、电池产业链、坩埚、串焊机配套能力,建成了全国最具影响力的光伏材料制造基地。在半导体材料领域,银川市拥有8寸至12寸大尺寸晶圆、半导体级石英坩埚、硅部件等特色产品,成为国内外芯片供应链上重要的配套产业。在工业蓝宝石领域,银川市形成5500吨蓝宝石晶体、2160万片蓝宝石晶片生产能力,建成了全国最大的工业蓝宝石生产基地。同时,在电池材料领域,银川市的汉尧石墨烯率先成为全球唯一实现富锂锰基材料产业化的企业。

  “为发展新能源产业,银川市聚焦风电、光伏发电等领域,重点引进京能、银星能源、威马电机等国内龙头企业,正在形成从光伏产品到光伏发电、从风机塔筒制造到风电设备集成组装、从电池正负极材料到储能动力电池全产业链的发展格局。”银川市工信局相关负责人说。

  同时,在新食品产业,银川市聚焦葡萄酒、高端奶产业和枸杞精深加工等领域,中粮长城葡萄酒、蒙牛、百瑞源等重点企业实现高端化、产业化、融合化发展,精深加工食品比重逐渐上升,形成新食品产业新业态。

  2022年,银川市共实施66个“三新”产业项目,开工率达97%,完成年度计划投资的34%,占银川市市级工业完成投资的75%。同时,银川市还鼓励企业增加研发投入,培育建设重点实验室、企业技术中心等创新平台,加快推动以企业为主体,“产学研用”相融合的工业创新体系。

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  如今,项目成片、产业成链、企业成串、服务成线。冬季里的银川,勇立产业建设潮头,大干快干热度不减,正不断强化“三新”产业培育,推动区域转型升级,打造支柱产业新优势。集聚新兴产业新动能,银川市发展势头强劲。(完)

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                                                                                                                                                                    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]
                                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

                                                                                                                                                                  相关阅读

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                                                                                                                                                                  天下彩票下载抖骚型男音乐节撩妹指南
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                                                                                                                                                                  天下彩票登录切尔诺贝利核辐射33年后,“死城”危机仍未解除
                                                                                                                                                                  2024-10-10
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                                                                                                                                                                  2024-06-18
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                                                                                                                                                                  2024-01-28
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                                                                                                                                                                  2024-04-16
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                                                                                                                                                                  2024-06-10
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                                                                                                                                                                  2024-06-10
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                                                                                                                                                                  2024-02-16
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