中新网嘉兴10月19日电(施紫楠 魏衍方)“今年花的颜色变红了,产量也比去年小……”在四川省阿坝州黑水县西尔镇麻窝村海拔2800多米的川西高原上,麻窝村党支部书记仁青又与浙江省嘉兴市桐乡市农业农村局农技专家马常念进行了视频通话。

“叶子变红是因为温差过大,叶片老化……”视频那头,马常念耐心地进行讲解;视频这头,仁青背后的200多亩杭白菊正迎风绽放,发出阵阵幽香。如今,对于黑水村民来说,小小的一朵杭白菊,已不仅仅是杯中茶,更是生活里的“致富花”。

□ 本报见习记者 白楚玄

改变,源自于2019年6月桐乡赠送给黑水的6万株优质杭白菊种苗。在不到1亩的地里开始试种后,种苗在异乡扎根,并产出约300斤鲜花,上市时间比桐乡杭白菊还早一个多月。

《法治日报》记者梳理得知,目前我国建筑垃圾在外运、填埋和露天堆放的过程中,存在建筑垃圾排放不规范、建筑垃圾积量风险等,大量建筑垃圾并没有得到良性利用,占用土地资源的同时,填埋、抛撒、堆放建筑垃圾还容易造成空气、土壤和水污染。

首先,软硬解耦,云从自主解析算法支持软硬资源解耦,可以与各类解析中心硬件资源进行适配;其次,云从解析算法可以适配国产化芯片,同时,在底层实现解析算法相互融合,实现效率和使用维度的极大的性能提升。当然,模型训练平台融合智能算法训练于一体,可以根据场景数据生产符合行业需求的模型算法,它是一个自我进化的算法。

据中国城市环境卫生协会建筑垃圾管理与资源化工作委员会统计,从2010年到现在,我国共有10个省市和167个地区出台了关于建筑垃圾管理的政策,但是已出台的相关政策中明确建筑垃圾资源化利用的,从省级层面来看不到20%,从地区来看仅为22%。

云从定义的知识是广义的,包含数据,描述事实的内容,如人口信息、快递信息等;标签,数据的进一步加工,如高龄老人、购物达人等;知识图谱,进一步把数据加工,存入图数据库,形成关系网络;机器学习模型,通过历史数据沉淀和数据挖掘算法,建立趋势预测、人群分类模型;决策模型,用来提供某种场景下的业务规则,如城市应用响应等;专家模型,用来从海量数据中发现需要的数据,建立数字人像档案等。

随着我国旧城改造、城镇化建设步伐日益加快,每年产生的千万吨甚至是上亿吨建筑垃圾随之而来。如何进行建筑垃圾资源化利用,成为城乡发展中的一道难题。

具体来说,汇聚感知数据,打造数据挖掘基础,融合业务数据,灵活定制生成各类标签,拓展业务对象,并依托认知信息,形成各类专家的决策,为决策提供有力的支撑,最后,依托可视化专家建模,固化专家经验模型,积累与传承业务知识。

在人机协同这个过程中,也有三个主要角色:各个行业和场景的专家、以机器代表的人工智能的知识服务和用户。

智能解析引擎。早期大家说的人工智能主要是人脸识别或者泛人脸识别,随着技术演进,解析内容不断增长,从人脸走向了人体,走向了车辆,也走向了文字和语言,AI的需求和场景极其多,不管我们可以走向多少内容,不可能穷尽,所以就需要开放的训练平台,针对长尾算法进行快速地生产。

建筑垃圾是指个人、建设单位或施工单位对各类建筑物、构筑物等进行铺设、建设或拆除过程中所残留下来的弃土、弃料、渣土、余泥及其他废弃物。

而AI训练平台融合数据智能标注、OCR训练、图像训练、NLP训练、视频结构化训练于一体,根据场景数据,生成符合行业需求的AI模型算法。云从的智能解析引擎具备软硬解耦特性,可以适配国有自主芯片,还能实现效率和使用维度的极大地性能提升。

云从先后布局智慧金融、智慧治理、智慧交通及智慧商业等四大业务领域,助推各个行业从数字化到智慧化转型升级,每天为全球3亿人次用户带来智慧、便捷和人性化的AI生活体验。

通过智能技术帮助行业专家总结知识,让人工智能能够为行业用户提供全天候、稳定的、全面的智能服务。即,人和机器共同完成一些事情。

“自从去年改种杭白菊后,村里亩均收益提高到了3000元到4000元。村民们采摘的收入每天不低于100元,此外还有每亩300元的土地流转费。”仁青介绍,目前杭白菊项目已流转土地340亩,涉及农户160户,带动农户增收16万元。

2019年两会期间,全国人大代表、河北建设集团股份有限公司董事长李宝忠在接受媒体采访时表示:“2017年我国产生建筑垃圾约24亿吨,其中进行资源化利用的仅为1.2亿吨左右,利用率仅为5%左右。而发达国家的建筑垃圾再利用率已高于90%,日本一些地区再利用率已达100%。所以,提升我国建筑垃圾回收再利用水平已迫在眉睫。”

人机协同在其中处于什么位置?我们认为人机协同分三个方式:

“垃圾不是一无是处,而是放错了的资源。”有研究表明,每利用1亿吨建筑垃圾可以生产标砖243亿块、混合料3600万吨,减少取土或代替天然砂石1000万立方米,节煤270万吨,新增产值84.6亿元,可创造巨大经济效益。

实际上,近年来,国家各部委也陆续发布了建筑垃圾资源化利用相关政策法规及指导意见。

视图全结构化解析,在各类人车监控场景下,全结构化引擎是对视频或图片中的人脸、人体、机动车、非机动车以及人体行为进行目标抓拍、识别、属性分析、实时聚类和分析检索的智能视频分析引擎。

黑水村民在采摘杭白菊。桐乡市宣传部提供

二是相关政策法规缺失。我国现行的循环经济促进法、《城市市容和环境卫生管理条例》和《城市建筑垃圾管理规定》等法律法规,主要关注建筑垃圾造成的环境污染及其对市容市貌带来的影响,没有涉及建筑垃圾的循环利用等问题。

● 在支持建筑垃圾资源化利用技术、培育建筑垃圾资源化利用企业等方面出台配套政策,加大对资源化利用企业在产品销售、用地保障等方面的扶持力度

通过以上架构,云从科技在智慧金融、智慧交通、智慧治理、智慧零售等领域都实现了商业落地。

其中行为识别是当前的技术热点,在某些场景实现了落地应用,但我认为还远未达到大面积推广的阶段,所以这是我们当前重点研发的课题。

与此同时,桐乡还派出农技骨干团队,“手把手”教会黑水百姓种植杭白菊,并通过帮扶资金在当地建成高山生态白菊基地和杭白菊加工车间,将微波蒸汽杀青、热气流干燥等新工艺设备引进黑水,解决加工难题。

另外,云从具备打造双引擎和知识服务平台、应用平台的AI能力。第三,云从科技提出的人机协同理论中,核心是对人、对行业的敬畏,所以云从从战略到体系,都结合专家,深入到各个业务环节,深刻地理解业务。

《法治日报》记者梳理发现,德国早在1994年就发布了《循环经济和废物清除法》,对建筑垃圾进行再生利用;日本则通过了《废弃物处理法》《建设副产物适正处理推进纲要》,从20世纪70年代开始推进建筑垃圾的再生利用;韩国通过《建设废弃物再生促进法》要求使用建筑垃圾再生产品,并对未按规定使用建筑垃圾再生产品的行为设置处罚。

人工智能与行业专家共同探索,创造出新的产品、场景与服务,实现千人前面的个性化精准服务。即,除了完成一些既定的事情外,还可以共同创造出新的东西。

OCR场景及产品种类。从卡证和票据的OCR到通用类型的OCR,到自然场景的文字识别,云从都已经有相应的产品落地。比如,在海关,云从识别船舶的集装箱。

决策引擎,把基于专家的建模,把基于机器学习的模型,基于关系知识图谱的推理等进行一个综合的决策编排。

中国法学会环境资源法学研究会副会长、教授高利红认为,我国建筑垃圾资源化利用率不高,主要有以下三方面原因:

(责编:郝孟佳、马昌)

以下是李夏风演讲全文,雷锋网AI掘金志作了不改变原意的整理与编辑:

《中国建筑垃圾处理行业发展前景与投资战略规划分析报告》提到,目前我国已建成投产和在建的建筑垃圾年处置能力在100万吨以上的生产线仅有70条左右,小规模处置企业有几百家,总资源利用量不足1亿吨,建筑垃圾总体资源化率不足10%,远低于欧美国家的90%和日韩的95%。

从解析的效率和底层贯通角度看,多家算法对大量人车的关联、人和非机动车的关联以及行为识别等效率和数据利用上影响非常大,无法实现底层贯通,所以以上所有引擎的结构化算法都由云从提供。

小健的父母认为他是沉迷网络游戏,无法适应上学的节奏,于是带他来到北京大学第六医院儿童科就诊。副主任医师李雪跟小健沟通后,诊断他从小就患有注意缺陷与多动障碍。升初中之后学习压力变大,又没有得到很好的干预,以至于遇到了更多的困难。

以前,麻窝村的土地里种的都是土豆、小麦、青稞等传统农作物,亩均收益在1500元(人民币,下同)至2000元。农作物基本上都是村民自家食用,多余的就用来喂牲口,不具备变现能力。

语音也好,NLP也好,都是面向场景形成专业化应用,而不是面向通用通常,这与其他友商不同。

2011年,国家发展和改革委员会印发《“十二五”资源综合利用指导意见》和《大宗固体废物综合利用实施方案》,明确推广建设工程项目中废弃物生产路面透水砖砌块、混凝土、市政工程制品等再生建材制品、道路基材料,要求全国各地区建立完善的建筑工程废弃物回收利用体系,实施建筑垃圾资源化利用工程。

对此,王洪玲表示,下一步当地将加大与桐乡的合作,将更多的“杭白菊”变身为“高山雪菊”,让小小菊花托起黑水村民的致富梦。(完)

云从认为人机协同有三部分:人机交互、人机融合、人机共创。

而人机协同落地,需要三样东西,云端大脑,整个数据汇集、分析和提炼的中枢;终端设备,智能设备是搜集数据,同时也是人机交互的入口;嵌入式模块,即AI平台,是智能化的中枢和核心载体,数据经过云端大脑 的处理后,形成的服务通过嵌入式模块集成到各类业务当中,从而实现人机协同在各场景落地。

● 相较于巨大的建筑垃圾产生量,目前我国建筑垃圾资源化利用率不高

“学校老师和家长经常很焦虑,更在意孩子的学习成绩、学业成就,有时候并不能真切关注到孩子的心理发展,不能关注到孩子的情绪是不是健康的,心理是不是正常发展的状态。家长焦虑的情绪、对教育的急功近利、对成绩片面的追求,会给孩子带来很多压力。”在李雪看来,学校、家庭要尊重教育学、心理学方面的科学规律,不能揠苗助长,只关注孩子的学习和成绩。

另外,家长和孩子的沟通非常需要讲方法、讲技巧。“不是所有人都生来能当很好的爸爸妈妈,如何做好父母,与孩子真正进行有效的情感沟通,都需要家长学习。父母要跟着孩子成长的脚步成长,以适应孩子不同年龄段的发展。”李雪介绍,有的父母回家就刷手机、看电视,看到孩子没在写作业就吼一通,转身继续玩手机,很少跟孩子有情感沟通。

云从科技智慧治理行业部总经理李夏风

云从人机协的落地通过三部分实现:智能化终端设备收集数据,同时也是人机交互的入口,云端大脑是整个数据的汇集、分析、提炼的中枢,当数据大脑经过分析,形成相关的服务后,通过嵌入式的模块,即AI平台,实现人机协同在各个场景落地。

两项平台:一是知识服务平台或者知识生成平台,叫知识及服务。这个“知识”,是“信息”经过解析和分析后形成知识,在这个平台,面向场景,通过这些知识去提供标准化的综合性应用,包括全息档案、态势预测、图上指挥等基础性功能。基于此,到达第二个综合应用平台,真正去赋能N类的专业化场景。这是一个完整的体系。

● 目前地方关于建筑垃圾管理的各项法规,主要着眼于对建筑垃圾产生全过程的管理、处罚及制造者的责任,但对于建筑垃圾的资源化利用,都是以政策引导为主,缺乏相应的法律规定

人工智能的发展路径是否也像汽车工业一样是渐进式、阶段式发展的呢?

这是一个变数据/经验为在线知识的平台。从数据到知识,是数据价值挖掘的必经之路,目前大部分数据资源还没有得到充分利用。

从数据到知识是数据价值挖掘的必经之路,目前大部分数据资源没有得到充分利用,云从的知识生产与服务平台KaaS,通过将标签、机器学习等知识模型化、在线化,加上AI引擎, 变数据/经验为在线知识。

对于一些孩子在幼儿园就参加了种类繁多的辅导班的现象,李雪表示,有的孩子可以接受,有的确实不行。不能接受的孩子不是说他们不好,而是这个年龄段并不是他们该发展这些能力的时期,这让孩子有很大的压力,在高强度、高压力下就容易出现各种情绪问题。“尊重孩子身心发展的规律,多大年龄就做多大年龄该做的事,不要过早给孩子太多学习方面的压力,孩子小学、幼儿园时期玩耍、运动、放松身心很重要。”

举一个例子,这是我们在某个市级单位的应用,我们拉通了覆盖几十个机关,十个区和四个开发区的几千个系统,其中有几万个数据项,形成了专业的数据集,把其中的对象、行为、标签进行提炼,通过云从的算法、规则引擎模型的训练、图谱的构建对知识进行加工,最后形成了面向以“人、事、地、物、组、网”为核心要素的治理知识体系。基于这个知识体系构建了一系列的大数据智能模型,最终实现决策支持、风险防控、治安防控、执法办案、公共服务、市域治理等几大场景的应用,这是一个真实的案例。

2017年,国家发展和改革委员会发布《循环经济发展评价指标体系》,将城市建筑垃圾资源化处理率首次纳入城市评价指标体系,评价结果将作为今后申请相关资金、政策支持的重要参考。

《城市建筑垃圾管理规定》第十五条规定:“任何单位和个人不得随意倾倒、抛撒或者堆放建筑垃圾。”

AI训练平台。刚才提到,我们不可能穷尽所有的算法,所以我们必须要提供一个可再生产的平台,于是AI训练平台诞生了,它可以实现快速的场景适配,快速的模型生成和便捷的部署,包括模型效果的评价。云从AI落地的行业中,很多是2G或者2B,他们都有自己独立的网络和安全策略,所以我们需要通过AI训练平台,盘活客户的数据活。

今年5月,住房和城乡建设部工程质量安全监管司、城市建设司负责人在接受媒体采访时表示,根据有关行业协会测算,近几年我国城市建筑垃圾年产生量超过20亿吨,是生活垃圾产生量的10倍左右,约占城市固体废物总量的40%。建筑垃圾已成为我国城市单一品种排放数量最大、最集中的固体垃圾。

将以上这些知识模型化、在线化,加上AI引擎(感知处理能力),就能提供智能服务,赋能应用智能化升级。

两大引擎:第一大引擎,智能解析引擎,是以视图解析为核心的解析引擎,它将非结构化数据进行结构化。第二个引擎,数据分析引擎,基于结构化数据进行处理分析,将数据变成信息。

相关资料显示,有一些发达国家将建筑垃圾资源化利用作为长期国家战略,通过法律保障、政府支持及先进技术开发与应用,实现建筑垃圾的资源化利用。

首先专家把他的知识赋能给机器,机器再通过知识服务的方式,通过智能化的产品提升用户的体验,用户在这个过程中也会反馈出他们的个性化需求,然后反哺到机器,机器协助专家,提升其潜能与效率。这三者之间形成的闭环,就是我们所说的人机协同的概念。

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最后,在这里我们希望和更多的业内同仁们一起,基于人机协同平台,以业务专家的向导为指引,以核心技术引擎为驱动,以大数据燃料为支撑,实现社会治理智能化。雷锋网雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)

有业内人士分析,相较于我国巨大的建筑垃圾产生量,我国建筑垃圾资源化利用的市场空间还很大,若我国建筑垃圾资源化利用能达到欧美、日韩水平,将这些建筑垃圾进行资源化再利用,可创造万亿元价值。

在下午场的演讲环节上,云从科技智慧治理行业部总经理李夏风以「人机协同平台,助推社会治理现代化升级」为主题,分享了云从在AI中的思考与应用。

在这个浪潮中,市场从刚开始的不信任,到后来的盲目信任,最后在与AI企业合作过程中发现,对于提出的需求,有些AI公司很难快速响应或者响应效果不尽人意,这时候第一波浪潮有所下跌。

大家好,我是李夏风,我首先简要介绍一下云从科技。

“不仅管种植、管加工,桐乡还利用他们的市场优势,推动两地企业建立产销对接机制,在杭白菊项目上可以说是进行农业全产业链帮扶。”黑水县西尔镇党委书记王洪玲说,虽然销售有桐乡企业兜底,但黑水也希望能通过更多渠道拓宽销售路子,将高山白菊打造成当地的特色产业。

基于云从的数据分析引擎,提供面向数据全生命周期的分析、挖掘及应用服务,完成数据到知识的价值转换,赋能各业务场景应用。

今年7月,江苏省苏州市吴江区黎里镇9家运输企业因未经核准深夜集中非法转运建筑垃圾,被分别处以警告和罚款,罚款总额达27万元。

2016年,中共中央、国务院发布的《关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》,提出力争用5年左右的时间,基本建立建筑垃圾回收和再生利用体系的目标。

今年9月,陕西省咸阳市城管局发布了今年第二季度综合执法支队行政处罚信息,多家企业因建筑垃圾未覆盖、建筑垃圾运输不合规、遗撒建筑垃圾等事由被处罚。

我们总结出人工智能“三浪”发展趋势。前几年驱动了人工智能第一浪,抓住AI单点技术带来的市场机遇期布局战略性技术,尤其是人脸识别技术,驱动了AI广泛应用、市场快速推广的浪潮。

相较于巨大的建筑垃圾产生量,目前我国建筑垃圾资源化利用率不高。

有了知识体系后,我们就能快速地支撑决策,当然,决策很多时候是沉淀在业务系统当中,我们可以快速地通过知识体系模式和强大的智能化手段赋能这些业务系统。

近日,湖南省长沙市长沙县行政执法局查处四起随意倾倒建筑垃圾影响市容市貌案。这一事件引起社会关注。

有人可能会质疑云从科技如何有能力去实现这个蓝图。

如何解决这个问题?我们认为需要提出一个新概念:AI工程学。

在经济建设高速发展期,城乡每天都会出现拆除的大量建筑物,包括住房、厂房和各类基础设施。其中,还有一部分是拆除的违章建筑。

根据前瞻产业研究院发布的《中国建筑垃圾处理行业发展前景与投资战略规划分析报告》,每1万平方米建筑的施工过程中,会产生建筑垃圾500吨至600吨,而拆除1万平方米旧建筑,将产生7000吨至1.2万吨建筑垃圾。我国建筑垃圾数量已经占城市垃圾总量的30%以上。保守估计,未来10年,我国平均每年将产生15亿吨以上的建筑垃圾。2020年,建筑垃圾将达到26亿吨,2030年将达到73亿吨。

云从提出的人机协同与人工智能有什么关系?我们可以回顾下汽车工业发展史。18世纪汽车已经诞生,当时的汽车属于工艺品,需要顶尖工匠手工打造。到了19世纪20年代,通过生产线可将汽车标准化、大规模生产,汽车变成了一个工业产品,规模化、效率化的提升,使得汽车走进了千家万户。到了现在,工业4.0时代,汽车已经可以按照每个个体需求,自由地组合生产了。

云从科技孵化自中国科学院重庆研究院,受托参与了人工智能国标、行标制定,并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。致力围绕人们生活的每个场景,以人工智能技术与人机协同平台为基础,以用户为中心,定义出场景化、行业化、个性化的智能服务。

智能解析引擎有四大特点。

“落户”黑水的杭白菊。桐乡市宣传部提供

机器学习训练推理引擎,能够基于历史数据,找寻规律,通过挖掘,生产出判断模型。知识图谱,实现关系的广泛连接和挖掘。

一是缺乏有效的引导。多数城市对建筑垃圾资源化利用工作不够重视,管理建筑垃圾的重心仍停留在控制建筑垃圾产出量这一阶段。

知识生产与服务平台KaaS。

试种成功给了两地对口协作部门莫大的信心。今年,桐乡又先后向黑水捐赠了150万株优质杭白菊种苗。如今,不仅麻窝村100来户村民都种上了杭白菊,周边的木日窝村也加入进来。据悉,明年在黑水杭白菊种植面积将增加到1000亩。

今年4月,河南省信阳市商城县吴河乡对违建别墅进行强制拆除。此前,吴河乡某村组的鲇鱼山自然保护区核心区内占地4000多平方米、价值近千万元的违章建筑因严重破坏生态环境,严重影响饮水安全,被吴河乡政府联合三违办、公安局、国土局、住建局、林业局、森林公安局等相关职能部门在一天之内全部拆除。

数据分析引擎。云从基于此引擎,建设了数据全生命周期的接入、分析、治理、挖掘、认知与决策的体系。其中包括数据治理模块、标签工厂、数据资产、数据可视化等,这些模块把数据变成信息,再通过专家的可视化建模,并利用平台自动的生成,快速响应业务的需求,从而构建自己的业务模型。

今年,杭白菊上市时间恰逢黑水一年一度的民俗节日——“彩林节”。这两天,黑水首次将包装好的高山白菊拿到“彩林节”现场进行推介与销售,每斤最低售价100元。

人机协同中,各个行业的专家、以机器代表的AI知识服务和用户,三者形成一个闭环,首先专家把知识赋能给机器,机器转换成智能化产品并提升客户的体验,用户从中反馈出个性化的需求,后续提升专家的效率并反哺到产品或服务中。

据悉,高山生态白菊基地和杭白菊加工车间已带动农民就地就近务工2000余次,实现增收20万元。

接受《法治日报》记者采访的专家认为,建筑垃圾资源化利用是一项系统性工程,涉及生产、运输、处理、再利用等各个方面,需要建设、城管、市容、环保、工业与信息化和发改委等多个行政管理部门协同配合、有效联动。目前地方关于建筑垃圾管理的各项法规,主要着眼于对建筑垃圾产生全过程的管理、处罚及制造者的责任,但对于建筑垃圾的资源化利用,都是以政策引导为主,缺乏相应的法律规定。因此,国家要完善建筑垃圾资源化利用的专项立法,延伸建筑垃圾资源化利用产业链条。

李雪告诉中青报・中青网记者,很多家长像小健父母一样,只会看到孩子沉迷网络的表象,很少关注孩子心情、学业上的困难、同伴关系方面的问题。家长们通常的认识误区是,孩子出现注意力不集中、脾气不好等现象的元凶是网络成瘾。实际上,真正符合网络成瘾诊断标准的孩子并不多,很多是先有了情绪问题,比如患有多动症,本身就容易走神、经常出现冲动行为,只能通过玩游戏勉强让内心不那么痛苦。“很多孩子有情绪问题,没有能力做他这个年龄段能做的很多事情,包括上学,所以才选择沉迷网络,可能孩子并不是真的很喜欢玩网络游戏。”

三是缺乏统一规划。各地政府对建筑垃圾的监管处于住房城乡建设系统、市政市容、城市管理等多头管理。同时,建筑垃圾资源化没有被纳入政府公共建设材料名录,相关补贴难以到位,影响了建筑垃圾处置企业的生产积极性。

数据分析引擎的特点。汇聚感知数据,打造数据挖掘基础;融合业务数据,灵活定制生成各类标签,拓展业务对象;依托认知信息,形成各类专家的决策,为决策提供有力的支撑。最后,我们也可以依托可视化专家建模、固化经验模型,积累与传承业务知识。

“家长跟孩子的沟通非常重要。有时候并不是孩子故意不学习,而是他真的没有能力继续像以前那样学习和生活了。”李雪建议家长,关注孩子的情绪,遇到问题及时向医生、心理治疗师等专业人员寻求帮助。“这样能及时、最好地帮到孩子,不能一味地自己去想办法,很多时候家长们并不能很好地解决这类问题。”

北京市人大常委会立法咨询专家胡功群认为,现实中存在很多违章建筑,明显违反了土地管理法、城乡规划法和《村庄和集镇规划建设管理条例》等相关法律法规,也没有取得《建设工程规划许可证》,但有些监管部门没有从建造的源头进行阻断,而是习惯事后进行强拆。因此,有关部门应加强行政执法队伍建设,从建造的源头减少建筑垃圾产生,实现垃圾减量化,既要防止乱作为也要防止不作为,减少资源受损和人力物力浪费。

国家层面的治理现代化是除了之前的“四化”以外的第五个现代化,在国家治理现代化当中,智能化是非常关键的一部分。治理现代化或者说治理智能化大概包含以下几点:第一,对治理场景的智能感知。第二,对治理要素的智能认知。第三,对治理动作或者治理行为、治理工作的智能决策。

□ 本报记者 王 阳

今年3月,山东省青岛市黄岛区委员会宣传部发布情况通报,对新区涵碧楼项目涉及破坏生态岸线的41栋建筑进行整治,以恢复海岸带的自然生态功能和生态岸线的公共属性。

也有业内人士认为,一方面,建设项目中的设计、施工与拆除工程多采用传统的粗放型生产方式,直接造成大量建筑固废垃圾产生,与国外发达国家相比,我国建筑垃圾资源化利用率偏低,建筑垃圾的处理处置还处在简单化、无序化的初级状态;另一方面,对于各类建筑垃圾未实施分类回收及有组织的消纳和资源化管理,各级政府监管部门未对建筑固废垃圾的生产者规定强制回收的义务。

在发展过程当中,云从科技也受到了各级政府的广泛支持,就在今年,我们和广州市政府达成了战略合作,共建国内首个人机协同的开放平台,为人机协同平台城市的落地打下了非常坚实的基础。

据了解,目前我国建筑固废物的处置方式主要有四种:回填标高、围海造地、堆山造景和回收利用。

接下来,我介绍一下具体的板块。

通过数据智能模型为核心的知识体系构建实现从多维数据中挖掘隐形事件背后的关联关系及规律现象,服务于风险防控、态势预测、行为画像、虚拟轨迹等各类实际业务决策。

父母没给孩子树立好榜样,孩子在父母那里得不到温暖、认可和接纳,只能找另外的方式缓解情绪。久而久之,可能矛盾就会升级,孩子手机不离身。“父母每天跟孩子互动,倡导更多健康身心的生活方式,包括陪孩子出去运动、让他跟同伴沟通交流、处于放松的环境,绝大多数孩子是可以做到不沉迷网络的。”李雪说。

通过视觉、听觉、文字感知等感知技术,以及认知、决策技术实现与AI之间的基本交互。即,AI至少能听得懂人在说什么,看得见人在做什么。

对于实现智慧治理的方式,云从科技提出了“应用牵引,双擎驱动,平台赋能,终端延伸”的思路。

李雪还遇到过一些孩子,有特别明显的抑郁症状,具体表现为心情不好,用利器在身上划出密密麻麻的道,有很多自伤行为甚至想死。孩子跟她表述说,每天都很痛苦,玩游戏虽然感觉不到高兴,但能打发时间,能不去想一些很痛苦的事情。

云从也做语音识别,因为我们人机协同的战略中,人机交互是非常重要的一部分,而人机交互离不开语音,所以我们在语音上落地效果也非常好。只有语音远远不够,还需要自然语言理解(NLP),如此,才能真正实现这些业务。

2013年,国务院转发国家发展改革委、住房和城乡建设部制定的《绿色建筑行动方案》,将“推进建筑废弃物资源化利用”作为重点工作来抓。

具体环节,我们提出了智慧治理“N-N”的业务架构。第一个N指的是N类场景,包括社会治理、公共安全等,第二个N是指N类数据源,包括各种边缘设备、智能终端、业务系统等。视频、音频、人车物等N类数据源将进入一个数据汇聚中心。

正如汽车工业中工业化、流水线生产的理念,我们需要用AI工程学的方法解决AI生产力快速提升的目标。利用AI工程学提升10倍效率,行业化、场景化后,实现行业价值闭环,人工智能会进入第二个浪潮。随着与更多行业与AI深入的结合,我们有理由相信会进入第三波浪潮。彼时AI广泛存在,将以人机协同的方式嵌入到所有业务流程中,就像现在的互联网一样。实际上,现在没有纯粹的互联网行业,每个行业都必须与互联网结合。人工智能发展到一定程度也会达到这个阶段。这就是我们所理解的人工智能“三浪”发展规律。

首先,N类数据源来自云从科技广泛的合作伙伴。云从科技虽然有硬件产品,也具备硬件生产的能力,但我们只在一些小场景、专业化场景中提供少量设备,云从不是一个专业的、面向广泛场景的硬件设备公司。正因为如此,我们具有开放的心态和生态,实现数据的汇聚。

“初高中的孩子学习压力大,自我要求高,是抑郁情绪的高发阶段。”李雪提醒,如果孩子出现以下这些情况,很有可能是情绪上出了问题――心情不好,常常闷闷不乐;有伤害自己的行为,甚至想死;睡不着觉、没有胃口,作息规律跟以前相比有很大变化;容易发脾气,注意力不集中,记忆力和学习能力下降。