女排超级联赛探路前行******

　　近日，2022-2023中国女子排球超级联赛决赛在江西上饶落幕。天津队在三场两胜制的决赛中以总比分2比0成功卫冕，获得队史第15个联赛冠军。

　　本次联赛自去年11月10日在江苏常州揭幕，持续近两个月。拥有李盈莹、王媛媛、姚迪和王艺竹等多位女排国手，以及强力外援瓦尔加斯的天津女排，在联赛中依然展示出强大的统治力。

　　第一阶段循环赛，天津队先后击败了其余13支球队，保持全胜。随后的分组排位赛和淘汰赛，天津女排愈战愈勇，最终以22战全胜的战绩强势夺冠。

　　从联赛最终的前8排名来看，竞争格局有一定变化，但并未彻底改变传统秩序。唯一令人感到些许意外的，是仅获得第6名(近7年最差战绩)的江苏女排。队伍青黄不接，张常宁、龚翔宇等国手并未参赛都是导致队伍成绩下滑的直接原因。

　　得益于本届排超联赛取消外援数量的限制，有多支球队都引进了多名外援，但最终会师决赛的是各自只引入了一名外援的津、沪两队。

　　天津女排的陈博雅和张世琦都是首次代表球队主打联赛，两人均有不俗表现。虽然在一传环节仍有提升空间，但陈博雅多变的进攻手法以及沉着稳定的发挥，让球迷有了更多期待。张世琦在袁心玥缺阵的情况下，与王媛媛共同撑起了队伍的副攻线，表现出独当一面的气质。

　　上海女排由仲慧、王唯漪和高意等球员挑起大梁，辅以一众年轻球员，在本赛季联赛掀起一股“青春风暴”。尽管国手不多，但全队展现出的战术素养以及团队合作，令人眼前一亮。尤其是在半决赛的较量中，面对外援较多的深圳女排，上海队年轻球员展现出很强的进攻实力，干净利落地赢得了比赛。

　　本次联赛在主攻方面，令人印象深刻的有福建队庄宇珊、江苏队吴梦洁、广东队王逸凡、四川队缪伊雯等。在接应方面，上海队的王音迪和江苏队的周页彤发挥出色。二传方面，上海队的许晓婷表现突出。而在自由人方面，四川队杨玉宁的各项技术统计均位于榜首。

　　上述队员中，王逸凡和王音迪年仅17岁，潜力不俗。而吴梦洁、王逸凡、缪伊雯等球员，虽然过去曾经入选过国家队，并非完全意义上的新人，但她们以前在国家队处于相对边缘的位置，此番用稳定表现再度证明自己，有利于国家队人员的有序竞争。

　　自1996年推出主客场赛制以来，中国排球联赛已有20多年的发展历程，但与中超、CBA等国内其他“三大球”职业联赛，以及与国际高水平排球联赛相比，排超联赛在影响力、商业化、运营方面均存在着明显差距。

　　去年1月，排球联赛改革成为全国排球工作会议的中心议题。业内人士认为，虽然本赛季女排超级联赛并不完善，但仍在积极探索和改革。“只有在加强顶层设计，不断总结改革经验的基础上，兼收并蓄，才能提升联赛水平，早日将排超联赛打造成具备国际影响力的高水平联赛。”

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)