关键词： 人工智能   AI   信任危机   生成式   行业整合   超级智能  

摘要： 2025年将是生成式AI发展的重要一年。OpenAI的o3、谷歌的Gemini 2.0及国内的DeepSeek等大模型引发了关于超级智能即将到来的讨论。随着越来越多的媒体和内容生产者采用人工智能生成内容,内容创作行业迎来了审视与整合的新阶段。

关键词： 上海交通大学   人工智能   多元视角   智能社会   技术浪潮   可持续发展   AI技术   独角兽  

摘要： 以生成式AI为代表的新技术浪潮日新月异,正带来一场深刻的技术、商业与社会变革,推动人类社会从信息社会向智能社会转变。全世界热切期待AI到来的同时,也非常关心人工智能将带来哪些新机遇、新挑战。为此,上海市经济和信息化发展研究中心联合腾讯研究院发起了一项名为《AI&Society百人百问》的研讨,广泛邀请AI技术大咖、AI独角兽创始人、AI投资人,以及社会学家、心理学家、国际关系专家、科幻作家等,用多元视角,深入研讨人工智能技术引发的广泛影响,发掘AI时代的共识和非共识,共同推动人工智能始终朝着“助人发展,与人为善”的方向可持续发展。2025年1月14日,本刊特邀上海交通大学讲席教授徐雷,为读者开启一趟AI的思想远航。

关键词： 先导产业   井喷式发展   变革趋势   人工智能   长三角   中国式现代化   科创中心   AI  

摘要： 辞旧迎新之际,DeepSeek的横空出世在海内外引发强烈行业震荡,并对全球AI产业带来深远影响。DeepSeek的火爆并非偶然,长三角大模型正井喷式发展,截至2025年1月,长三角已有108款大模型在国家网信办完成备案,上海更率先完成了人工智能产业2025年规模目标。对上海而言,人工智能及其带来的数字化、智能化变革趋势,正从底层改变经济运行逻辑。面向未来,如何打造人工智能“上海高地”,在这一先导产业领域率先突破,持续培育发展新质生产力,承担起“五个中心”特别是国际经济中心、科创中心战略使命,在实现中国式现代化过程中充分发挥龙头带动和示范引领作用?

关键词： 风险与控制   人工智能   快速迭代   有效避免   投资陷阱   利用和发展  

摘要： 随着人工智能大模型的兴起,各行各业对算力的需求急剧增加,也引发了算力投资的热潮。然而,算力技术的快速迭代可能导致投资陷阱,因此如何合理进行算力投资,有效避免潜在陷阱,并促进算力资源的高效利用和发展,成为相关企业经营面临的新挑战。

关键词： 甲状腺肿瘤   甲状腺切除术   机器人辅助手术   人工智能   远程医学  

摘要： The robotic surgical system is a comprehensive system integrating multiple modern high technologies. Its application has ushered in a new era of intelligent, precise and minimally invasive surgery. In China, after 10 years of continuous practice and research, robotic surgeons have proven that robotic thyroid surgery is comparable to traditional open surgery in terms of surgical safety and tumor radicality, and has better cosmetic effects. Robotic thyroid surgery in China has been controversial and has established its own characteristic technical system. It has made remarkable progress in protecting the recurrent laryngeal nerve and parathyroid function, and preventing and treating perioperative complications, ensuring the standardized development of robotic thyroid surgery in China. With the continuous accumulation of robotic surgery experience, Chinese robotic surgeons have also explored its application in complex thyroid surgeries. The application of 5G in the medical field, the continuous optimization of domestic robotic surgical systems, and the empowerment of artificial intelligence have brought new opportunities and challenges to robot-assisted thyroid surgery.

关键词： 非致命性职业伤害   影响因素   LASSO回归   机器学习   制造业  

摘要： 背景制造业作为我国支柱产业，其非致命性职业伤害发生率较高。该行业中个体、设备、环境及管理等非致命性职业伤害各层面因素众多且关联紧密，使其影响因素分析存在复杂性。目的探讨制造业工人非致命性职业伤害的影响因素，为后续开展针对性干预及监测提供依据。方法选择电缆及船舶制造企业内2243名一线作业工人作为研究对象，调查过去1年内非致命性职业伤害发生率及个体、设备、管理及环境等4个层面的因素情况。利用重抽样进行数据平衡，使用LASSO回归模型分析非致命性职业伤害影响因素，参考各变量系数估计值大小判断变量的影响程度及类型，其中系数估计值＞0的变量为危险因素，反之则为保护因素，利用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）检验模型性能，当AUC值＞0.7时，说明模型性能良好。结果被调查的2243名制造业一线工人中男性占77.7%（1742/2243），主要年龄范围为40~49岁，占29.5%（661/2243），82.7%的工人（1854/2243）已婚，文化程度为初中学历占55.6%（1248/2243），51.0%（1144/2243）的工人平均月收入情况为5000~6999元。该人群非致命性职业伤害发生率为8.4%（189/2243），共计发现22个因素与非致命性职业伤害的发生有关联性（P＜0.05）。分别是个体层面的性别、同事关系、吸烟、饮酒、平均运动时间、职业倦怠情况、工作疲劳感、肌肉骨骼疾患、心血管疾病及神经与感觉器官疾病等10个因素，设备层面的设备操作性、存在危险工件及安全隐患情况等3个因素，环境层面的从事低温作业、从事特种作业、从事噪声作业、作业空间大小、环境脏乱等5个因素，管理层面的每天工作时长、每周工作天数、加班情况及岗前技术培训等4个因素。LASSO回归模型AUC值=0.704，模型共计保留10个变量，其中非致命性职业伤害的危险因素共7个（系数估计值＞0），包括存在安全隐患情况、存在肌肉骨骼疾患、存在危险工件、职业倦怠、环境脏乱、吸烟及男性;保护因素为3个（系数估计值＜0），包括开展岗前技术培训、同事关系良好及每周工作天数长。结论制造企业需要重点关注非致命性职业伤害的发生率，并通过改善安全隐患情况、开展岗前技术培训、减少危险工件、整改作业环境及合理安排工作时长等手段对非致命性职业伤害进行针对性干预。

关键词： 职业伤害   职业健康保护   职业倦怠   职业紧张   共病   机器学习  

摘要： 劳动者在职业生命周期，可能面临职业伤害、职业病、工作相关疾病等多种健康问题的侵袭，如何全方位保障劳动者健康是亟须解决的关键科学问题。劳动者在职业活动中呈现出多种职业危险因素复杂暴露或多种疾病共存的特点，职业伤害与职业病、工作相关疾病存在紧密关联。在大卫生大健康背景下开展职业伤害防控，应进一步增强系统观念，突出“全过程”和“全方位”，即建立健全覆盖监测-评估-干预及干预效果评价全过程的职业伤害监测体系，并构建职业伤害与职业病、工作相关疾病联防联控策略，助推在政府、社会、用人单位、劳动者等多个层面开展高效集约化健康管理，努力实现全方位保障劳动者健康。在探讨职业倦怠、职业紧张、共病等因素对职业伤害的可能影响时，引入机器学习方法，为开展职业伤害影响因素的识别分析及作用机制探讨提供了新的分析思路。

关键词： 地质灾害   危险性评价   机器学习   灾害地质调查工程   大安镇   宁强县   陕西  

摘要： 研究目的地质灾害的孕育和发生受多种因素的影响，具有不确定性和复杂性，给地质灾害的危险性评价带来一定困难。随着AI技术的发展，智能算法能更准确地计算地质灾害孕育与诱发因素之间的多元复杂非线性关系，大大提高了地质灾害危险性模型的准确性，在区域地质灾害危险性评价中逐步得到应用。研究方法本文结合宁强县大安镇野外地质调查数据，挑选与地质灾害发生密切相关的12种致灾因子，即高程、坡度、坡高、坡向、坡型、工程地质岩组、断裂距离、水系距离、道路距离、植被覆盖、降雨及地震动峰值等作为危险性分区评价因子。通过构建样本集，运用贝叶斯、随机森林、策略梯度神经网络、KNN和神经网络算法这5种模型进行宁强县大安镇地质灾害危险性建模并进行比较。研究结果贝叶斯模型（AUC 0.894）表现最好，绝大多数已发生的地质灾害点位于评价的极高和高危险区，且贝叶斯模型计算结果达到预测精度评价要求。结论在宁强县大安镇地质灾害样本数目很少的情况下选择贝叶斯算法模型进行地质灾害危险性评价，是具有可行性的。

关键词： 二氧化碳地质封存   地质力学风险   地球物理监测   人工智能   多源信息   碳捕获−利用与封存工程  

摘要： 研究目的全球升温是当今世界面临的严峻挑战之一，应运而生的二氧化碳地质封存是降碳减排的有效途径，但该过程对储层和盖层都可能带来一系列影响，存在二氧化碳泄露的风险。二氧化碳注入前后储层物性参数的改变为测井、地震、电磁及重力等地球物理监测方法奠定了理论依据。研究方法本文首先概述了二氧化碳地质封存可能面临的风险及相应的地球物理监测方法，接着探讨了各种地球物理监测技术在二氧化碳地质封存领域的研究进展，最后分析了当前地球物理监测技术面临的技术挑战和应用限制，同时也展望了其发展前景。研究结果面对二氧化碳地质封存过程中可能出现的各种地质力学问题，可以针对性地采用各种地球物理监测方法。如地表变形问题，可采用InSAR、微震及时延重力方法；诱发地震问题，可采用微震方法；破坏井筒完整性问题，可采用测井方法。而在追踪二氧化碳羽流运移及潜在泄露情况时，时延重力/地震、微震及电阻率层析成像等多种方法都能够发挥重要作用。地球物理监测技术的研究进展给实际应用带来了很大信心，但技术本身的局限性、数据处理的复杂性以及现场环境制约等因素依然是不容忽视的挑战。随着人工智能的蓬勃发展，地球物理监测技术也迎来了新的发展机遇。此外，综合利用多源信息也将进一步推动地球物理监测技术的创新和发展。结论二氧化碳地质封存是双碳目标为地球物理行业带来的新机遇，大力发展相适应的长期稳定的二氧化碳地质封存监测体系，是地球物理开拓新市场的一个重要应用领域。借助人工智能浪潮、综合运用多种地球物理方法来监测二氧化碳地质封存项目是未来的发展趋势。

关键词： 产教融合   智能制造   数字技能   人才培养  

摘要： 文章对产教融合视域下智能制造专业群数字技能人才培养及人才需求的现状进行分析,探讨了智能制造专业群数字技能人才培养面临的挑战以及产教融合模式意义,提出教育与产业的深度融合,创新“一元引领、双能并重、三元融合”的数字化人才培养模式并构建了“四真驱动、五位协同”的教学模式,以期为智能制造专业群的建设和高质量发展提供人才保障,同时为经济社会发展培养更多高素质数字技能人才。