老牌国企显担当 贵州科晖药业日均产量增幅达50%******

　　多彩贵州网讯 (本网记者 石琳婕 罗晟鸣)“科晖的这个氨咖黄敏片，经济实惠，疗效也不错。”

　　“我们平时都会在家里买点感冒药，特别是娃娃的。比如这个“科晖”商标的小儿氨咖黄敏颗粒就很好。”

　　日前，在前往德江县等地调查新冠病毒感染重点药品市场需求时，记者多次听到受访群众提及“科晖”二字。1月5日，沿金清线，记者一行驱车20多公里，来到贵州省科晖制药有限公司(以下简称贵州科晖制药)。

贵州科晖制药被纳入《贵州省新冠预防与治疗相关药品地方品种推荐目录》(第一版)的相关药品

　　“我们是老百姓口中的老字号药企，主要生产感冒类药品，以解热镇痛、祛痰止咳为主。”贵州省科晖制药有限公司总经理李凤介绍，企业自成立以来，所生产药品价格实惠的同时，疗效确切。“价格低、疗效好”几乎成为了贵州科晖制药的代名词。

　　走进贵州科晖制药车间，生产线上，氨咖黄敏片和小儿化痰止咳颗粒正开足马力满负荷地生产着。夹杂着机器的轰鸣声，一幅紧锣密鼓的生产景象跃然眼前。

包装线上的工人正在手动包装药品

　　“现在我们一天的产量达到了8至10万盒以上，日产量增幅已达50%。”贵州省科晖制药有限公司生产负责人李辉介绍，在接到保供任务后，企业为了保证药品产量，把每分钟满产150盒的生产线从原先的120盒调至了149.5盒的满负荷生产状态。此外，每条生产线上还各增加10名员工，负责人工包装的工作。

　　与此同时，为保障生产线持续不断生产，贵州省科晖制药有限公司执行董事崔伟一度因原材料紧缺，购买渠道不畅等原因坐立不安：“在省、市、(区)各级工信部门及市场监督管理部门的积极协调和支持下，目前企业的药品原材料储备充足，价格稳定。”

制药车间的工人正将药品入箱打包

　　冲在生产第一线，亦不忘身后的社会责任。据李凤介绍，针对感冒退烧等相关药品供不应求的情况，企业第一时间启动应急预案，前后拒绝了上千件氨咖黄敏片省外采购订单。该药品适用于缓解普通感冒及流行性感冒引起的发热、头痛、四肢酸痛、打喷嚏、流鼻涕、鼻塞、咽痛等症状，且疗效确切。

　　来到贵州科晖制药库房，工作人员正在将刚包装好的药品，搬运至库区。“近期用药量暴增，我们的销售量较往年同期增幅达100%。”崔伟说，现在生产出来的药品，在检验合格、质量受权人放行后，就立即会被运走。运输周期也由原本的几天一次骤增至一天两次。

　　作为贵州省科技厅下属的贵州省制药行业的本土国有企业，贵州科晖制药自1989年建厂以来，始终承担着国有企业的责任和担当。发展至今，公司已形成集科研、生产和销售为一体的医药企业。截至目前，公司拥有颗粒剂、片剂胶囊剂3条GMP生产线，28个批准文号。

　　“接下来，我们还将持续发挥企业优势，继续提升药品的质量标准和优化生产工艺。为基层医疗基本用药保驾护航，为产出老百姓能够用得起的优质药品而努力。”李凤说。

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)