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二十大代表风采丨柯晓宾：坚守高铁安全一线 诠释大国工匠精神******

　　中新网北京10月13日电 题：柯晓宾：坚守高铁安全一线诠释大国工匠精神

　　中新网记者 刘育英

　　扯断一根头发的力度大约在1800毫牛，手工调整片弹簧结构的触片仅为这个力道的十分之一。“只有上帝亲吻过的手才能将力道控制得如此精准。”中国通号西安工业集团沈信公司电器中心调整三班班长柯晓宾就长了这样一双手。

　　柯晓宾所从事的工作，是对继电器的接点进行调整。“高铁有三大技术系统：控、车、路。继电器作为列车运行控制系统的‘神经元’，大到车站的控制中心，小到一个信号灯，每一个电路的切换都离不开它”，柯晓宾向中新网记者介绍。

　　继电器手工调整工作在全世界都是难题，人工调整精确度是机器调整所不能及的，国外的公司也都是通过人工调整精确度。调整接点间距的误差需要控制在0.05～0.1毫米之间，调整触片的力度要控制在200毫牛左右，稍有瑕疵就会直接影响电气特性和性能指标导致前功尽弃。

　　柯晓宾所在的中国通号西安工业集团沈信公司是一家“隐形冠军”企业，也是中国最大的铁路信号继电器生产基地。公司年产量近60万台，国内市场占有率达70%以上，广泛应用于国内外铁路和城市轨道交通领域。

　　“对继电器的调整工作，难点之一是对力度的掌握；其次是需要左右双手同时进行调整”，柯晓宾介绍，为确保接点片一次就能调整到位达到规定指标范围，一个动作有时候就要练几十遍甚至上百遍。

　　为了能使双手调试力度相当，柯晓宾专门买了握力器，反复练习手腕力度，仅用半年多的时间，她就已经能够独立承担调整继电器任务，完全胜任岗位。2010年至今，她先后获得“中央企业青年岗位能手”“中央企业技术能手”“全国技术能手”等荣誉称号，逐步成长为调整线上“大师级”的人物。

　　2003年，20岁的柯晓宾从铁路机械学校毕业后，进入中国通号西安工业集团沈信公司工作。2010年，柯晓宾参加当年的全国职业技能大赛，学习了关于继电器的理论知识。在此之前，柯晓宾在手法上、技能上已经积累了非常多的经验，而理论学习，让她明白了许多实践操作背后的原理。

　　通过多次比赛，柯晓宾逐步成长，并获得“全国技术能手”称号，职业道路也变得开阔。从“是什么”到“为什么”，理论与实践的融会贯通，产生了化学反应，这份工作变得有意思起来。

　　前两年，公司有一款继电器的新产品问世，相对于老产品，安全性、可靠性、使用寿命都得到了很大的提高，但是该继电器的一个项点返修率非常高。柯晓宾带领QC小组成员开展课题攻关，通过不断的试验和调试，解决了该继电器在调整序的瓶颈问题，显著降低了返修比率。

　　“这件事给我的触动非常大，通过我们调整序职工的努力，竟然可以解决继电器设计生产方面这么大的难题。”2017年柯晓宾创新工作室成立以来，柯晓宾带领团队攻克生产难题29项。

　　柯晓宾所在的调整序，是一个工匠精神薪火相传的“明星”工序。2012年，柯晓宾的师父崔宝华当选党的十八大代表。2017年，柯晓宾当选党的十九大代表。2018年，柯晓宾的徒弟牛菲菲当选为共青团十八大代表。

　　2022年，柯晓宾又成为党的二十大代表。谈到履职的体会，柯晓宾表示，随着时间的推移，愈发感觉首先要把自己的本职工作做好，练好过硬本领，担实岗位责任，严格要求自己，在工作中发挥模范标杆作用；其次，遇到任何困难、挑战，要能够站出来迎接挑战，关键时刻冲锋在前，克服困难，解决问题。(完)

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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）