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柴达木盆地清洁能源产业发展释放“链式”效应******

　　中新网西宁1月11日电 (李隽)11日，记者从青海省海西蒙古族藏族自治州获悉，2022年以来 ，该州聚焦规划引领、错位发展 、一体推进和多能互补 ，持续推进清洁能源产业发展稳中求进，清洁能源生产和清洁能源消纳呈现“双轮驱动”发展 ，清洁能源产业链释放“链式”效应。

　　截至目前 ，该州新能源产业装机总规模达到1207万千瓦，在建大基地项目750万千瓦 ，在建市场化项目1100万千瓦。

　　青海省地处青藏高原东北部 ，水电资源丰富，太阳能资源得天独厚，风资源居全国前列 ，可用于光伏 、风电建设的荒漠化土地资源丰富 ，是中国重要 的能源接续基地 。其中地处柴达木盆地的海西州年平均光照3000小时以上， 是中国太阳能资源最丰富的地区之一 。

　　据悉 ，该州制定《海西州清洁能源产业发展“十四五”规划》《打造清洁能源产业高地海西行动方案》 ，确立全州风电光伏装机至少达到3000万千瓦 ，清洁能源占一次能源消费比重和可再生能源电力消纳权重均须超出全省平均水平目标 。对标4条特高压电源基地，依托“风光”和土地资源，厘清每个新能源园区 的空间边界和整装开发片区，加快交通设施、电力走廊等基础设施建设 ，保障新能源企业“拎包入住”。

　　依据海西州经济发展布局和区域资源优势 ，设立新能源发电集群产业分链 、光伏装备制造产业分链、风电制造产业分链、新型储能电力系统产业分链、零碳产业园分链等7条分链 ，坚持因地制宜 、分类开发 ，明确清洁能源各产业链发展方向 ，形成错位互补 的发展格局 。

　　海西州坚持“源网荷储”一体化推进 ，优化整合电源侧、电网侧 、负荷侧资源 ，构建“以荷定源”“负荷先行”“荷源一体”等“源网荷储”一体化就地就近消纳发展模式，使新能源变成产业项目的招商配置资源，让清洁能源在产业发展中真正发挥出链式效应。

　　该州统筹把握清洁能源发展特征 ，利用常规电源 ，合理配置储能，着力提升可再生能源消纳水平，实现风光热储、风光水储 、风光火储协同发展 ，提高电源质量水平，为能源供需提供保障。目前 ，中广核 、鲁能等重大光热项目建设正在稳步推进。(完)

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）