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来源：天天发娱乐开户2024-02-16 17:48

让科技创新更有温度******

　　作者：任萍萍（科大讯飞党委副书记）

　　人机协同的智能微创医疗装备系统关键技术及应用、360全息星图网络空间测绘系统、亿级神经元的神经拟态类脑计算机……在2020年世界互联网大会·互联网发展论坛期间揭晓了世界互联网领先科技成果。它们犹如一颗颗璀璨的星星，在互联网发展长河里彼此争辉、耀眼闪烁，彰显着我国互联网技术的创新力和创造力，也让人们更深刻地感受技术创新的温度。

　　在过去的一年里，党中央、国务院高度重视新型基础设施建设，不断加强5G、人工智能、工业互联网等领域布局。技术的创新发展，离不开与应用场景的深度融合。从衣食住行智能化到远程教育、互联网诊疗、在线办公，曾经想象中遥不可及的生活方式，如今已近在眼前。

　　依托前沿技术，科大讯飞团队在教育、医疗、城市、家庭、传媒等领域深度落地。以教育领域为例，2020年推出的两款讯飞智能学习机，覆盖全国各地区2000多万的精品题库，学生可以通过少量的题目检测做全面体检，提升学习效率。

　　今年新冠肺炎疫情打乱了人民的生产生活方式，但疫情之下发展起来的新消费、教育、医疗、办公等需求，促进了“互联网+社会服务”发展壮大，不断培育新业态、激发新动能。

　　这次疫情对我们来说，可以看作一块“试金石”。比如，在办公领域，讯飞听见智能会议系统为异地同步在线办公提供便利，推动复工复产；在翻译领域，讯飞翻译机助力境外输入型病例防控，为国内外多地提供防疫翻译服务。

　　在过去的一年里，互联网带来的获得感，为新时代写下温暖注脚。作为互联网企业，我们要不断夯实基础，立足大局，在与民生密切相关的刚需领域持续发力，为老百姓提供用得上、用得起、用得好的信息服务，释放互联网对经济发展的放大、叠加、倍增作用，让技术更有温度，让产品更有温度，让每个网民都能通过互联网技术共享幸福感、获得感。

　　《光明日报》（ 2020年12月25日 12版）

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【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。