二十大代表风采丨马玉山：用责任心拧紧“大国重器”******
中新网银川10月10日电 题：马玉山：用责任心拧紧“大国重器”
中新网记者 杨迪
奋战在国家装备制造工程一线，带领企业从低谷中“浴火重生”，改变进口阀“卡脖子”状况……近日接受中新网记者电话采访时，中国工程院院士，吴忠仪表有限责任公司党委书记、董事长马玉山直言，是责任心与使命感让他在困难中一直坚持下去，为自动控制装备国产化贡献力量。
1991年，马玉山从吉林大学毕业，分配到宁夏吴忠仪表厂，成为一名车间见习工人。彼时，大学生可谓“天之骄子”，毕业后在西北的一家小企业做工人，马玉山坦言，起初自己心里有点“不太平衡”：“那时，和我同期的毕业生大多都分配到了东南沿海地区的大厂，而我却来到了西北地区。”
但马玉山并未就此自怨自艾，他很快调整心态，开始从“底层”干起。在工作之余加班学习，主动向他人请教……凭借不懈的努力，马玉山快速成长，于2001年成为吴忠仪表的总工程师。
但此时，马玉山所在的企业却遭遇危机。20世纪九十年代初，吴忠仪表厂遭遇转型阵痛，在最低谷的时期，企业入不敷出，职工工资都难以发放，人员大量流失，面临倒闭风险。
马玉山并未选择逃离。“当时就是一种不服输的责任心让我坚持着，想把企业‘救活’。”为此，马玉山采取了开源节流、智能化管理、拓展产品销售渠道、安抚员工等多种措施。同时，宁夏各级党委和政府也为吴忠仪表厂“雪中送炭”，在多个重大装备国产化项目中“穿针引线”，为企业提供工程项目、政策扶持和资金补贴，帮助企业平稳度过转型期的阵痛。
马玉山(中)在工作中。 受访者 供图2010年，吴忠仪表厂改制吴忠仪表有限责任公司，彼时，国产阀价低质劣，国产装备用的高端阀被进口阀所垄断。“我是做产品设计出身的，我也清楚，只有做高端阀，企业才有出路，才能解决进口阀‘卡脖子’的问题。”马玉山就此萌发了自主制造高端阀的念头。
于是，马玉山带领团队，一步步在制造高端阀的路上攻坚克难。“在研发过程中，我们也经常失败，这时就及时总结经验来完善。”马玉山说。
“尤其是在煤化工领域，我们取得了突破。”马玉山介绍，大量煤化工所需的控制阀产品都需要耐高温高压和强腐蚀，国外产品也难以满足。他所在的团队经过攻坚，在该领域实现了突破：2013年，投资500亿元的全球单套规模最大煤制油项目在宁夏启动，马玉山团队负责研发该项目的控制阀。凭借着整个团队的努力，吴忠仪表取得了440多项发明和实用新型专利，解决了制约流程工业自动控制装备国产化中众多“卡脖子”项目。
此外，马玉山还积极为西部地区的工业人才培养贡献力量。“我们通过高薪聘请顶尖人才，并以‘师傅带徒弟’的形式培养宁夏本地人才，形成了一座完整的人才‘金字塔’。”马玉山说，未来，他的团队希望在低温领域、海洋工程、航空航天等的关键基础零部件领域去拓展，为“大国重器”的智能制造做出自己的贡献。(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。 玛雅彩票地图 |
