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来源：凤凰快三2024-01-19 17:48

贝壳“社区互助小蓝箱”为社区邻里提供应急用药服务******

　　2022年12月17日，在北京海淀区委的号召下，贝壳联合线下门店积极响应，率先在海淀区220家门店中设立共享药箱，通过经纪人发动社区居民将富余药品放入门店共享药箱之中，供急需药品的市民使用，满足市民应急用药需求。

　　2023年1月12日，贝壳在全国门店倡议启动“社区互助小蓝箱”又名邻里互助小蓝箱，将这一暖心善举从北京扩展至全国。

　　6000小药箱急送全国为社区药品互助提供助力

　　贝壳发出倡议后，该项目也获得了中国志愿服务基金会的指导和支持。截至目前，全国15个城市6000余新经纪品牌门店、新青年公寓、家装家居体验馆纷纷积极响应。经纪人通过业主群消息扩散、门店张贴海报等方式，鼓励社区居民将家中富余的药品放至门店共享药箱中，供急需用药的居民免费领取。除了搭建起线下药品互助平台，贝壳也建立了完善的互助机制，门店会以在线文档形式记录药品捐助及领取情况，实现药品存取情况可溯源、同社区药品信息可联动等，努力保障信息实时更新、需求及时满足。

经纪人志愿者整理社区小蓝箱

　　为了使小蓝箱服务到更多的人，在各方的支持下，贝壳已率先筹集到第一批共计30余万元的药箱、药品等物资支援各地。全国经纪人和上百个经纪品牌、公寓、家装家居体验馆也纷纷贡献自己的力量，参与到“社区互助小蓝箱”项目中，为居民用药提供力所能及的支持。

　　自2020年以来，无数贝壳经纪人化身物资运输员、核酸检测员等角色，冲在防疫最前线，为社区筑起一道安全的防线，如今，随着防疫政策的调整，他们又以“药品联络员”的新身份，为有需要的居民传递药品，也传递着一份邻里之间的温暖。

　　邻里温情互助居民纷纷点赞

　　贝壳“社区互助小蓝箱”解决了不少居民的燃眉之急。

社区居民向药箱捐赠药品

　　2022年12月，因家中孩子发烧，家住北京上地东里社区的王阿姨急需退烧药。在路过北京链家上地环岛一店时，王阿姨看到店内关于共享药箱的说明，她抱着试一试的心理走进门店，向门店商圈经理昝志军询问是否还有退烧药。昝志军从药箱中拿出两颗泰诺和一些藿香正气水送给了王阿姨。“这个活动真的太有用了，帮了家里的大忙！真的感谢你们，也万分感谢捐助药品的邻居们。”拿到药品的王阿姨，激动得连连称谢。

　　除了让更多居民知晓“小药箱”活动，参与药品互助，贝壳的工作人员积极参与到买药、送药的活动中来，为居民排忧解难。“非常感谢这些工作人员，不仅把药品送到家里，还会经常打电话问候我们这些老人，这些天多亏了他们。”一位老人在采访中表示。从12月至今，北京链家双榆树大区党支部书记乐倩向社区居民送出布洛芬30余盒、连花清瘟100余盒以及各类药品共计300余盒，直接服务社区居民500余人。

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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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