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广东春运的“摩托大军”去哪儿了？高铁一开就锐减近20万人******
“摩托大军”去哪儿了
对于常年关注广东地区春运的人而言，“摩托大军”不是个陌生的词语。但是，今年春运期间，在广东佛山、肇庆等往年“摩托大军”的必经之路上，浓烟滚滚、轰鸣震天的摩托车长队已然消失。
这些思乡心切、甘冒风雪的归家人，去了哪里？
在没有高铁的春运年代，运力紧张是广东珠三角及周边地区的常态。因为春节火车一票难求，相当一部分广西籍外来务工人员，只得选择结伴骑摩托车返乡。相同的时间、相同的路线，让他们会聚成了一支浩浩荡荡的“摩托大军”。
2012年春运，“摩托大军”开始兴起。当年“摩托大军”总数超过30万人。为确保“摩托大军”的安全，当地党委政府甚至动用了警车为他们开路。2014年春运，“摩托大军”达到鼎盛，一度逼近60万人。广东肇庆等地每天安排1000多名工作人员，为其提供引导、救助、餐饮等志愿服务。但即便全力保障，交通堵塞和交通事故也总是与“摩托大军”如影随形。
2014年年底，贵广、南广高铁开通，情况发生了变化。当年春运，贵广、南广高铁每天运力可达3万人。高铁一开，当年“摩托大军”就锐减了近20万人。
作为曾经“摩托大军”中的一员，在广州务工的王慧珍给记者算了一笔账：如果坐汽车回广西宾阳老家，票价200多元，要10个小时才能到家；骑摩托车回家，成本虽然只有坐汽车的一半，但要十四五个小时才能到家，既辛苦又不安全；而广州至南宁的高铁票价是169元，4个小时就能到家。选择一目了然。
记者从广铁集团了解到，今年春运，南广、贵广高铁的运力创历史新高，每天可运9万多人。从2015年春运开始，广铁集团还联合广东、广西两地党委政府和爱心企业，开行了“摩托大军”高铁返乡专列，希望引导人们选择更加安全便捷的方式返乡过年。
在深圳某电子厂工作的周光荣是一名退伍军人，摩托车曾是他过年回家的主力工具。“以前，我们桂林在一个厂打工的老乡，基本上都是骑车回家。今年，老乡们都劝我不要骑车了，太危险。我现在每个月工资5000多元，没什么想不通的。回家路上当然安全第一。”坐在D2904次高铁上，周光荣笑着说。
对于那些依旧选择了摩托车回乡的人们而言，虽然人数越来越少，但一路上享受到的服务一如往常。春节前某一天，在佛山一高速路口的加油站旁，几名骑摩托车返乡人员边聊天，边等候免费加油。加油站工作人员告诉记者，这项由中石化和共青团广东省委联合发起的“情暖驿站 满爱回家”爱心公益活动，今年还在照常进行，只是前来加油的人越来越少了。
满载着613名在粤务工人员的列车，缓缓驶出站台。透过车窗，可以看到一位乘客正出神地望着窗外，似乎并不吝于拿出点时间，来享受踏上归途后的片刻惬意。
(本报记者 吴春燕 王忠耀 本报通讯员 曾勇)
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022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(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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