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内蒙古沙漠里开出年宵花 “沙漠蝴蝶兰”入万家******

　　(新春走基层)内蒙古沙漠里开出年宵花 “沙漠蝴蝶兰”入万家

　　中新网鄂尔多斯1月12日电题：内蒙古沙漠里开出年宵花　“沙漠蝴蝶兰”入万家

　　中新网记者张玮

　　距离春节还有10天，中国各地的年宵花拉开热销大幕。

　　《2023年宵花城市排行榜》显示，2022年12月最后一周，年宵花线上销量环比涨幅高达60%。目前已上线的近80款年宵花中，蝴蝶兰“热力”名列前茅，北京、广州、佛山、深圳、上海、西安等城市的蝴蝶兰销量均闯入前3位。

　　无论作为热门年礼，还是不少人的“心头好”，具有“洋兰王后”美称的蝴蝶兰从大漠“开进”千家万户。

　　2019年，中国第七大沙漠--库布齐沙漠腹地建起中国北方最大的蝴蝶兰基地，让原产自热带雨林国家的蝴蝶兰在大漠里花开正艳。

图为年宵花产品。　盒马花园供图

　　库布齐沙漠地处内蒙古自治区鄂尔多斯市境内，这里光照充沛，昼夜温差大，地下水源洁净，为培育蝴蝶兰提供了优良的自然条件。

　　具有输欧标准的连栋智能温室大棚，设有一万级无菌蝴蝶兰组培中心和自主培养基地，以及成立蝴蝶兰杂交、克隆组培的研发团队……2022年9月，位于鄂尔多斯市杭锦旗的沙漠盒马村正式挂牌，一期占地面积约4.4万平方米。

　　沙漠盒马村培育研发中心蝴蝶兰组培负责人刘金婵介绍，引进优质品种后，科技人员开展组织培养，把蝴蝶兰的花苗抽梗。“蝴蝶兰抽梗后，能让一支梗培育出1000株蝴蝶兰。”

　　蝴蝶兰组培的无菌环境要求非常严格，堪比医院的外科手术室。接种室的技术人员在玻璃操作台前，为蝴蝶兰的芽做着“克隆手术”，以达到增殖的效果。“整个环节，人的皮肤组织不能接触幼芽。”刘金婵如是说。

图为接种室的技术人员为蝴蝶兰的芽做“克隆手术”。　盒马花园供图

　　娇贵的蝴蝶兰“婴儿期”就要生活在瓶子里，从母瓶到子瓶，一共需要在玻璃瓶中生长8至12个月，但它却在科研人员的精心照拂下，具备了抗性强、生命力旺盛、花朵艳丽、花期长的新品种特性。

　　“沙漠蝴蝶兰”基地的花每天要享受12个小时的“日光浴”，并采用荷兰、以色列等国家的培育技术，让蝴蝶兰种苗全部“住”在恒温的可移动式植床上。

　　数据显示，蝴蝶兰组培中心成立近3年，可年产蝴蝶兰种苗1000余万株，每年研发、推广10至20个新品种。目前，“沙漠蝴蝶兰”基地有220多万株种苗，100多个蝴蝶兰品种。

　　如今，“沙漠蝴蝶兰”的成功培育打破中国“南花北调”的现状，可以实现反向输出，将内蒙古的蝴蝶兰调运至上海等基地，进行催花，最终开进千家万户。

图为“沙漠蝴蝶兰”组培中心。　盒马花园供图

　　做过小学音乐教师的“90后”张佳磊，如今是这些“沙漠蝴蝶兰”的“奶爸”，看着这些争奇斗艳的花朵，作为当地人的他感叹，以农牧业为主的杭锦旗曾是国家级贫困县，没有特色农业品牌。“能在北方沙漠里种出热带、亚热带地区的高附加值植物，且达到规模化和产业化，这对当地来说可谓是个奇迹。”

　　目前，“沙漠蝴蝶兰”基地有当地产业工人、管理人员共计150人，人均月收入可达5000元人民币。

　　盒马花园负责人履言介绍，随着物流运输条件成熟，“沙漠蝴蝶兰”从内蒙古运到北京，甚至比云南鲜花北上用时更短。

　　履言说，“沙漠蝴蝶兰”基地计划用3到4年的时间，扩建至现有面积的3倍，同时完备科技设施、加强科研实力，提高产量，将重年宵场景的蝴蝶兰变为四季销售。(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）

[责编：天天中]

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