温暖回家路丨春运首日“护龙人”：每天弯腰、蹲起上千次为运输安全保驾护航******

　　大河网讯 1月7日，春运首日，阳光明媚。在中国铁路郑州局集团公司郑州车辆段南五里堡客车整备场，一列列精检细修、整装待发的客车像一条条绿色长龙，等待着开往“美丽的春天”。繁忙的整备场，穿着工装、戴着口罩的客车检车员们不停穿梭在车体间，他们就是——春运里的“护龙人”。

　　每年春运，铁路部门都要对郑州局集团公司所有配属的旅客列车进行客车大整修，迅速修复各种不良隐患，并重点从防燃轴切轴、防客车火灾、防列车分离、防制动故障、防运行品质不良、防配件脱落入手，为客车查找病灶，整治病害，补充营养，强壮筋骨。

　　随着新冠疫情防控形势向好，企业复工复产加速，不少列车已重新投入使用。郑州车辆段是郑州局集团有限公司唯一的普速客车检修单位，担负着67列1139辆图定列车车辆的日常检查、故障处理和技术保养等繁重任务，确保这些即将“开往春天”的列车行车安全。根据测算，这个段除保证图定客车正常开行外，还需编组临客车底29组526辆。

　　为此，春运期间，这个段紧密围绕客车车体运用实际，科学调配检修计划，实施车辆检修定人、定责、定标的管理制度，统一车辆整修标准，对图定客车和临客列车进行全面整备。

　　李俊，郑州车辆段库检车间青年突击队检车员，作为一名“00后”，李俊的主要工作就是对进入客整所的客车车体进行逐辆检查，确保车辆各部件状态良好。今年是他经历的第二个春运，1月7日，李俊正在检查一列209P转向架型号的车体，他左胸前挎着的一台对讲机不断传出指令，右手提着一把点检锤，木质的锤把已乌黑锃亮，尖尖的锤头也已经被磨圆。

　　李俊熟练地探入车底，脑袋探进侧架内侧，提起点检锤“滴滴答答”地敲击着转向架摇枕，静静地辨识着金属撞击的声音，整个过程不停地变换姿势，眼睛像鹰一样巡查着每一个部件。通过眼看、耳听、手拉、指摸等方式，找出列车的“病因”，及时修正。

　　李俊说：“在定岗前，师傅告诉我这种车型检查重点主要在车体下部组件，需要仔细敲击部件，听音辨别部件是否存在问题，如遇问题部件要及时处理，并再次确认修复后的部件状态良好。尤其是春运期间，列车疲劳运行更易引发各种不良隐患，作为检车员更应该严格按照标准，做到精检细修。”

　　不一会，李俊从车底钻出，嘴里默念一句：“敲击声音未见异常，该车状态良好。”接着向下一辆车走去。因行车安全需要，客车车体检查作业都是在露天场所开展，场内没有树木、没有任何可以遮挡的设施。春运期间，室外温度最低将达到零下10摄氏度。检车员长时间的室外作业，每天行走的步数通常在两三万步，用检点锤敲击的次数达到上万次，弯腰、蹲起的次数多达上千次。

　　据了解，郑州车辆段以客车电采暖系统、制动系统检查整治为重点，紧盯关键补强短板。在客整场库停期间，组织作业班组对易冻覆冰部位和制动系统供风管路实施全面防寒检查，对车内空调、伴热装置等重要设施逐一检查。针对近期气温骤降的实际，组织作业人员及时供电供暖，为夜间停放的客车保暖驱寒，确保次日安全出库、上线良好运行。

　　围绕春运客车安全，突出大部件脱落、防溜等安全关键，开展安全隐患排查整治，加大对关键岗位、关键作业、关键部位的检查盯控力度，在全面做好列车转向架、塞拉门、车内服务设施等关键部位日常巡检的基础上，重点对车上车下的供水管路和用水设施进行全面平推检查。

　　春运期间，这个段结合春运开行方案，提高作业人员的应急处置能力，从严从细做好应急故障的判断和处置，为假期运输安全保驾护航。（记者 祝传鹏 通讯员 刘雨）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。