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科学精准有序迎春运******

　　【财经论语】

　　作者：甘家华（交通运输部规划研究院高级工程师）

　　春运被称为“人类规模最大的周期性迁徙”，关系亿万人民群众切身利益，关乎社会安定和谐。2023年春运是疫情防控进入新阶段后的第一个春运，是近年来情况最复杂、困难挑战最大的一次春运，科学精准、有力有序做好春运工作意义重大。

　　从客流规模看，2023年春运客流从低位运行快速反弹，客流总量大幅增长，预计客运总量将达20.95亿人次，较2022年同期增长99.5%，恢复到2019年同期的70.3%。目前，春运首日客流已达3473.6万人次，开始快速增长。从出行结构看，铁路客流占比预计为18%左右，其中长距离出行将明显增多；道路客运继续承担大量中短途出行任务，占比约80%。受居民消费升级、春节假期高速公路小客车免费等影响，自驾车等个性化出行比例将持续高涨，预计高速公路小客车日均流量约2620万辆。从客流构成看，群众累积的回乡过年需求集中释放，预计探亲流约占春运总客流55%，务工流约占24%，旅游流和商旅出行分别约占10%，目前热门旅游城市已出现预订高峰；多数高校春运前已放假，对客流总体影响较小。从时空分布看，节前以特大城市、省会城市向周边城市及主要劳务输出省市迁徙为主，节后则反向流动，长三角、珠三角和成渝等城市群人员流动较为密集。1月27日（正月初六）、2月6日（正月十六）前后将迎来客流高峰。

　　2023年春运将面临客流量高位运行、货运需求大幅增长、从业人员感染风险高、安全生产事故易发多发相互交织的形势和特点。一是春运客流大幅反弹。交通运输组织从低负荷状态迅速攀升到满负荷状态，将对交通运输运行管理、企业运营组织、服务保障能力水平等带来较大挑战。二是货运需求大幅增长。面对疫情“迎峰转段”新挑战，各地特别是农村地区对医疗物资需求加大，叠加今冬明春能源、粮食等重点物资，果蔬、肉禽等生活物资保障需求，干线运输、末端配送任务艰巨。三是疫情高峰与客流高峰交织，一线从业人员感染风险增加，实现客运枢纽不关停、线路服务不中断、物资运输不断链，保障行业持续稳定运行压力较大。四是交通运输安全生产隐患增多。2020年以来，受疫情反复冲击，客运场站、运输工具、从业人员长时间处于低负荷运行状态，加之春运期间易出现低温、寒潮、雨雪、冰冻等天气，交通运输安全生产面临传统风险与疫情衍生风险叠加的压力。

　　做好2023年综合运输春运工作，一是提高运输服务能力，确保旅客顺畅出行。运力调配方面，针对客流大幅增长重点线路和枢纽，提前科学安排班次计划，加大运力投放，做好运力储备。运输组织方面，加强不同运输方式之间、干线运输与城市交通间的客流、班次、时刻等衔接，避免发生旅客滞留。路网保畅方面，加强路网运行动态监测和信息发布，引导公众错峰避峰出行，提升异常情况处置能力，避免造成车辆拥堵。服务质量方面，积极关爱帮扶老幼病残孕等重点旅客，推广刷脸进站、扫码乘车等服务，提高进站和换乘效率，全力提升旅客出行体验，打造“暖心春运”。

　　二是强化物流保通保畅，确保重点物资运输。充分发挥物流保通保畅工作机制作用，保障交通“大动脉”和物流“微循环”畅通。医疗物资运输方面，加强供需对接保障，近期重点引导配送资源向农村下沉。末端配送民生保障方面，引导企业充实一线力量，保障上岗率，近期已有10余家骨干快递企业发布“春节无休服务”。重点物资保障方面，稳定煤炭铁路大通道运输，畅通11条公路运输主通道，落实北方四港优先安排电煤、LNG运输作业。

　　三是加强疫情防控处置，确保旅客放心出行。做好从业人员防护，保障一线人员防疫物资供应，落实《2023年春运期间防范和应对交通物流从业人员大面积感染新冠病毒工作指南》。提高突发疫情应急处置能力，建立从业人员轮岗备岗和跨区域调配等制度预案，确保突发情况下人员有序轮换、运力统筹调配。加强乘客个人健康宣传引导，旅行途中自觉戴口罩，主动不带病乘坐公共交通工具，最大限度避免疫情传播。

　　四是扎实落实安全生产，确保旅客安心出行。安全是底线、红线，更是生命线，要持续加强重点领域隐患排查治理。对所有投入春运的设施设备全面开展检查维护，坚决杜绝运输工具和设施带“病”运行，对所有投入春运的驾驶员开展安全培训，避免松劲懈怠、技能生疏等带来的风险。防范应对极端恶劣天气。建立气象快速通报和联动响应机制，完善应急预案，做好道路铲冰除雪、抢通保通、车辆分流引导，最大限度减轻可能诱发的次生灾害。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 15版）

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）