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二十大代表风采｜李闯：从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭******

　　中新网北京10月14日电题：李闯：从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭

　　记者李纯

　　武警河北总队某部大队长李闯的个人经历很像电视剧《士兵突击》里的许三多，他新兵下连时5公里跑倒数第一，14年后却带队在国际特种兵比武中获得总冠军。如何有此转变？用他自己的话说就是：“从穿上军装那一刻起，我就抱定一个信念：认真做好每一件事，量的积累必会有质的飞跃。”

李闯进行专业学习。　江腾摄

　　曾经的倒数第一

　　刚分到特勤中队时，李闯不仅身体瘦弱，身体素质也是最差的那个。时隔多年，他依然记得那个下午，那次来队之后第一个5公里长跑测试，虽然拼尽了全力，但他还是落在队伍后面，跑了倒数第一。

　　从那时起，训练场上就多了一个“疯子”。练体能，他穿着沙背心长跑10公里，后背磨出了血；练攀登、索降，手臂、迎面骨划伤10余处，他依然坚持完成所有课目；练射击，为提高射击的速度和精度，他每天坚持闭目出枪1000次以上，挂水壶据枪两个小时。一年的艰苦超压训练，李闯脱颖而出，成了班里首屈一指的特战尖兵。

　　入伍19年，“苦练制胜本领，争做特战标兵”始终是李闯激励自己的目标。除完成规定训练任务外，他另外给自己制定了加训内容：早上提前起床，小腿绑上6公斤的沙袋做100个收腹跳，5组100米往返跑、100米蛙跳，然后再随中队出操；上午与中队一起训练，利用训练间隙进行器械训练；晚上做100个俯卧撑，100个单杠拉臂，100个收腹，100个双杠撑臂。

李闯进行理论研讨。　江腾摄

　　多年的努力和付出造就了李闯过硬的军事素质。多年来，他摸索特种作战规律，认真研读《手枪特种射击》《野外生存法则》等书籍，总结的“快速调整呼吸”“手枪快速换弹夹”“运动中击发训练法”等一系列特种训练方法被官兵广泛运用。不仅如此，熟练掌握攀登越障、擒拿格斗、多能射击、近身搏击等10余项特战技能的李闯，“打造出了一群无所畏惧的‘钢铁硬汉’，锻造出了一批‘格斗专家’‘突击精英’‘狙击能手’‘行动专家’等身怀绝技的特战尖兵”。

　　“我们的成绩和荣誉都是队长带我们一路闯出来的。”平时，队员们称李闯为“闯队”。正是凭借一股不服输的闯劲，这位曾经的倒数第一已成长为“特战尖兵”中的“标兵”。

李闯组织射击教学。　江腾摄

　　“特战之王”决胜国际赛场

　　2015年9月21日，李闯带领5名特战队员代表武警河北总队参加武警部队第二届特勤分队比武。这次比赛，他们从33个分队中脱颖而出，取得团体总分第一、狙击专业第一、侦察专业第二名的成绩，团队被誉为“特战之王”。

　　2016年，“巅峰”特勤分队尖子比武竞赛的号角吹响，李闯再次带队参赛。此次比武科目以最大限度贴近实战的原则设置，旨在检验特战队员遂行实战任务的能力。5天4夜持续作战，李闯与队友们取得团体总分第二名，斩获总队组第一名，续写了“特战之王”的辉煌。同时获得了参加“勇士竞赛”国际特种兵比武的“入场券”。

李闯指导狙击训练。　江腾摄

　　经过几个月的备战，2017年5月，李闯带队出国参赛，与来自12个国家的32支代表队展开激烈角逐。初到他国，除了美不胜收的异域风景，更有对环境的陌生。“参加国际级别的比武竞赛，面对12个国家、32支代表队，我们就像是初来乍到的牛犊，”李闯回忆说，“可是我们同样有‘初生牛犊不怕虎’的那股敢打敢拼的劲头。”

　　小组赛第一个科目是“背水一战”。前一天晚上，李闯拿到比武规则后，就与带队人和翻译官共同研究分析。比武科目刚开始，一切都很顺利，然而化学桶在距离终点100米处滑落在地，被扣了分。第一个项目结束时，队员们都累得瘫倒在地。李闯一边鼓励大家“别灰心，上午丢掉的，下午夺回来”，一边反复研究调整战术和人员分工。

　　下午的科目是“死亡奔跑”，李闯反复预测各种突发情况，如何采取相应对策，然后将心得分享给大家。队员们翻越高斜墙、攀大绳、爬网墙、钻泥水低桩网、穿Z形水沟……“第一名”的成绩一宣布，队员们拥抱在了一起。在高手云集的赛场上，中方参赛队最终取得了三个科目第一、一个第二、一个第三，一举斩获总冠军。

　　回国后，李闯和战友们又马上投入到新的备战集训中。

　　“这次国际特种兵比武给了我们许多启迪，让我们看到了自身的许多问题，打铁要趁热。”无论是高温酷暑还是暴雨滂沱，李闯每天都进行着超越身体极限的高强度训练，将在国际比武中的所思所想融入每天的训练中，以严于实战的标准要求自己。(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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