图为吕东乘坐高空作业车检修路灯。 曾令刚 摄
“春节期间,随着用电量增加,造成路灯变压器不稳定,经常会有短路的路灯。”吕东告诉记者,他们要对街道沿线的照明设施进行全面检修维护,及时更换破损的灯泡和烧坏的镇流器、触发器,并对路灯相关配套电力设施进行检修,消除隐患,确保春节期间城区照明设施能够正常运转。
吕东说,由于维修工少,所以春节期间的工作量显得比平时多了很多,白天不能占用道路资源,他们只能夜间上工。
“今晚的第一个任务是有群众打电话说有一盏路灯出故障了,咱们过去看看什么情况。”吕东说。
前往检修点的路上,吕东回忆起3年前他刚上班的样子,“刚上班那会儿,整个城区的几百盏路灯,我们都要靠夜间巡逻去发现路灯故障。”
“现在引进了路灯云控系统,能够实时监测路灯运行的数据,哪里路灯出故障,我们很快就能知道,节省了很多巡逻时间。”吕东说,这套路灯云控系统,不仅能自动点亮、按需照明,还能准确定位故障路灯。
说话间,记者随吕东和汤守义抵达检修点,一盏路灯忽明忽暗。3年的维修经验已经能让吕东判断出这是照明器里面的驱动坏了。
“把坏了的照明器换下来就行了。”停车,戴安全帽,放置反光锥提醒后方来车,快速打开灯杆下的灯门,拔掉保险,吕东和汤守义动作麻利。
“这活儿简单,我上吧。”进行高空作业的是汤守义,66岁的他身手敏捷地跨上升降台。
灯杆高10米,随着高空作业车升降台不断上升,人在半空中不受控制地摇晃,汤守义却神情淡定,升降台晃动丝毫不影响他工作。
冬日夜里,当地气温常常跌破-30?℃,“冬天作业的时候,我们戴的手套都特别薄,因为灯具的螺丝比较小,薄手套方便操作。”汤守义一边工作一边笑着对记者说,已经习惯了,虽然冻手,但可以坚持。“灯亮了,大家就方便了。”
几分钟时间,汤守义麻利地换掉故障照明器,吕东在地面上将供电箱内的电闸合上,路灯恢复正常照明,他们接着赶往下一个检修点,“今晚可能又得忙到凌晨了。”
春节期间,为了保障城市照明,路灯维修工的工作时间更加不确定,“接到报修电话,可能随时都要加班抢修。”吕东说。
“过年那几天,每天晚上我们还会轮班值守,对各路段进行巡检,发现新的问题及时解决,对大问题记录在案,第二天及时进行维修,确保春节期间亮灯率达到98%以上。”汤守义如是告诉记者。
从20世纪90年代的汞灯、钠灯到如今的LED灯,从当年几十盏路灯到现在的5000多盏路灯,灯的类型和数量不断在变,而不变的是路灯维修师用坚守点亮城市的夜空。
对汤守义而言,他是社会发展、时代进步的见证者,无论是夜间作业、马路作业,还是高空作业,他早已习惯了这样的节奏。“作为城市的‘守夜人’,只要路灯一直亮着,这座城市便有了温度,我们的心中就像过节一般喜悦。”(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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