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海南商业航天发射场建设提速 分秒必争确保按期首发******
(新春见闻)海南商业航天发射场建设提速 分秒必争确保按期首发
中新社海南文昌2月3日电 题：海南商业航天发射场建设提速 分秒必争确保按期首发
中新社记者 符宇群
“海南商业航天发射场1号工位目前已经进入设备安装阶段，预计今年六月，主体塔架——勤务塔将搭建完成。”海南国际商业航天发射有限公司工程设备部副部长葛立新近日接受中新社记者采访时说，项目建设正在提速，设备生产和现场施工同步进行。
图为航拍建设中的海南商业航天发射场1号工位。 骆云飞 摄海南商业航天发射场是中国首个开工建设的商业航天发射场，也是海南自贸港建设重大工程，项目于2022年7月6日开工，预算总投资40多亿元人民币，规划建设用地2000多亩。项目建成后，主要承揽国内外火箭发射业务，将进一步提升中国商用火箭发射能力。
中新社记者近日在位于海南省文昌市的海南商业航天发射场1号工位建设现场，看到一片繁忙景象：工程车辆穿梭往来，大型履带吊车在进行钢构件吊装作业，100多名工人各司其职。
“正在安装施工的白色塔架是固定勤务塔，主要为火箭及卫星测试提供良好的工作环境以及勤务保障。”葛立新介绍，整个塔架由1000多个钢构件组成，目前正在进行勤务塔的第一层安装施工，安装工作形成经验后将加快速度，预计每10天可搭建完成一层，塔架搭建完成后共有11层约83米高。
安装工程看上去容易，实则施工要求十分精细复杂。海南商业航天发射场(1号工位)副主任设计师程明龙说，每个钢构件安装到位前，需经过试拼、地面测量、栓接、焊接、校对调整等程序，塔架安装误差要求不超过3毫米，再加上海南高温、高湿、高盐等气候挑战，施工难度非常大。
李战朝是海南商业航天发射场1号工位的技术负责人，自去年10月进驻项目以来一直坚守在岗位上。他说，为确保项目建设质量，现场有专门的质检员、测量员、安全员等，施工人员通常需要边作业边检验，随时进行工艺调整。
“春节期间项目现场不停工，各项建设工作按照进度计划表有序推进。”海南商业航天发射场(1号工位)项目经理李勇说，目前1号工位的建设进程较计划提前一个月左右，塔体安装完成后，还将进行塔体回转设备、摆杆、设备管线等安装施工。
海南国际商业航天发射有限公司党委副书记郭强受访时表示，当前全球太空领域的竞争日趋激烈，航天产业民用化脚步加快，商业航天发射场建设是运载火箭、卫星应用、空间宽带互联网等航天工业三大重点工程和海南发展火箭链、卫星链、数据链“三链”产业的重要基础。
郭强透露，公司2023年年底将完成发射场技术区、发射区硬件设施建设，2024年一季度开展发射场全系统全要素合练，以确保2024年6月30日按期首发。未来，海南商业航天发射场还将面向公众开发配套旅游服务。(完)
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？****** 中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？” 这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。 2022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(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。  美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。 “几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。” “今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。” 张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。 他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。” 张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
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