冬日洗车有讲究******

　　交管部门提示，近期受天气、温度等因素影响 ，车主在洗车时要多加注意，避免本想“护车”最后却变成“伤车” 。

　　午间适宜洗车　　

　　冬天洗车需要“看天行事”，如达到结冰温度 ，最好别洗 。建议选择晴朗天气洗车，有利于洗车后蒸发残留水分 ，避免出现车身结冰的情况 。如果时间允许，建议选择中午时段 ，这 是一天中气温最高的时段。同时 ，建议等发动机冷却下来，尤其是雪后 ，因为刚熄火 的车辆，发动机附近 的车身温度较高 ，如用冷水冲洗 ，会造成车身急速降温 ，对车漆 的损伤较大。所以，最好静置5分钟至10分钟再冲洗 。

　　选择温水洗车　　

　　冬季 的温度较低 ，建议使用温水洗车。一 是车辆长时间行驶后 ，车身温度较低 ，如用冷水洗车 ，容易出现结冰的情况，可能对车漆造成损伤 ；二是车辆经过雨雪路段后 ，车身、底盘 、轮毂等部位容易沾上腐蚀性物质，温水 的去污能力较强，可以清理这些物质。

　　此外，用高压水枪冲洗车辆时 ，不要对着锁孔或车门、后备厢盖 的接缝处长时间喷洗 ，也不要对着密封条 、软管、轮胎等易损坏部件冲洗，否则容易造成这些隐蔽 的地方积水后结冰或损坏。冬季应尽量避免冲洗发动机舱，由于发动机舱内温度高 ，即便 是温水也会有较大的温差，很可能损伤内部零件。

　　洗后吹干缝隙　　

　　车辆清洗后 ，除擦干车身上的水，还要将车窗 、门把手、雨刮器 、后备厢等位置缝隙里 的水擦干净。需要提醒 的是 ，洗车后不要马上使用手刹 ，因为刹车线上可能有水 ，在低温下容易结冰，使得刹车线失去弹力 ，很难复位 。所以 ，最好行驶一段时间再驻车拉手刹 。最重要 的 是，车辆洗完后，可以驾车在道路上行驶一段时间，利用风将残留的水分吹干以及车辆本身产生的热量将水分烘干 。（记者胡智伟）

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)