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“线上买菜难”，难在配送员******
中新网12月15日电 (中新财经记者 吴涛)“订单量较大，时效可能无法保障，请您耐心等待”“暂无可选配送时间”“本店铺可配送时间均已约满”“本站点当前运力已约满”……
近日，一方面居民反映网上买菜配送困难，另一方面企业表示配送运力不足，这该如何破局？
配送服务高负荷运转，服务缩水
近日，北京等地的市民反映买菜难，无论是物美多点还是美团七鲜，统统“不好使”，延迟配送或自提都是运气好能抢到订单的，其余的不是运力预约满就是没有可选择的配送时间。
记者14日体验时，叮咚买菜多个站点显示“本站点运力已约满”；美团买菜可以下单但是需要自提；七鲜提醒“暂无可选配送时间”；还有一些线上超市甚至直接称“本店休息啦”。
部分买菜APP表示“暂无可选配送时间”。截图有消费者反映，配送员表示部分社区只能送至楼下或社区门口，买时还有菜送货时就缺货了，服务大打折扣。记者注意到，很多买菜APP都标注“如商品缺货，系统将自动退款”。
多方回应，多举措提高配送效率
针对北京市民在疫情期间的物资需求，达达快送表示，将通过新配送员招募、老运力激活、人员补贴等多种措施增加骑士数量；另外还常态化配置四轮车进行集中配送，提高配送效率。
部分买菜APP表示时效受影响。截图京东方面表示，12月14日下午，京东从全国调集的首批1000余名快递小哥已陆续抵达北京，定向增援北京市内的快递配送等工作。他们将于15日起陆续投入到北京全市的快递配送工作中，后续还将有数百名小哥在本周内抵京。
物美多点工作人员对中新财经表示，北京地区200家门店覆盖店外自取点，还通过门店支援和“变阵”等方式增加运力。“变阵”则是将一些线下员工转去做线上工作，进行分拣、打包、配送等。
盒马表示，将通过盒马文职员工拣货、共享员工、临时租用餐饮企业员工等多种方式提高效率。“盒马超市在北京的45家门店全力备货，储备商品量已经达到平常的3到5倍，盒马北京的生鲜大仓也24小时运转。”
菜鸟则表示，对配送员进行超单激励，配送员每日达到一定的配送量，会触发配送员的激励，保障每个配送员的配送量都能在适度情况下调节到最优，从而也可以促进配送员带领自己的家人以及周边的朋友参与进来，增加配送产能。
13日，国家邮政局就保障首都邮政快递业末端畅通工作对北京市邮政管理局和各快递企业总部进行调度，保障首都邮政快递微循环畅通。
针对当前快递末端服务存在的问题，北京市邮政管理局表示，已多措并举制定实施强化版工作措施，明确“两天见到成效、一周恢复正常”的工作目标，即：两天内现存快递积压件全部清零；一周内尽快补齐快递小哥人员缺口，基本满足全市正常投递需求。
高薪难找配送员，待遇直线上调
近日，还有消息称，外卖配送员日薪达到1500元。不过有外卖配送员对中新财经表示，“没有那么高，只是最近单子比较多。”
“现在不是钱的事情，关键是没人，我周边很多同行都在发烧，我也刚中招了。”该外卖配送员称，如果负荷比较重，差不多每天能赚1000元左右。
盒马方面对中新财经表示，共享员工一天平均收入200元，但主要是承担拣货等工作，并不涉及户外配送，相对轻松。
资料图。中新社记者 富田 摄14日下午，记者还从交通运输部了解到，京东针对外地支援北京员工，薪酬按照员工前三个月平均工资给予最低保障，保底工资9000元每月。此外，每人每天给予50元的餐食补贴和150元的业务激励补贴。
你最近线上买菜了吗？配送时效如何？(完)
聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策****** 中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。 美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。 国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。 中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。 美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。 2021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承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完) （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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