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来源：乐发lv2024-05-11 17:48

【国际锐评】美国作为头号毒株流行国，居然贼喊捉贼！******

　　1月5日起，美国将对来自中国的旅客实行入境限制措施，理由是中国国内疫情“可能会突变出新毒株、带来疫情传播风险”。然而从毒株分析的事实来看，中国当下流行的BA.5亚分支是美国数月前的主要流行毒株，而上海、杭州近日检出的最新毒株XBB.1.5，恰恰是美国现在的头号流行毒株。可见，中国是全球疫情流行的受害者，而美国无视事实、违背科学的做法，是一出贼喊捉贼的政治闹剧。

　　美国疾控中心（CDC）监测数据显示，美国流行的毒株不断更新换代。去年7月至10月，BA.5成为美国主要流行毒株，到11月份让位于BQ1、BQ1.1，到12月XBB.1.5毒株流行，新感染病例占比升至41%。CDC还预计，在美国东北部，XBB.1.5导致了约75%的新病例。由于具有极高的“免疫逃逸”能力，XBB.1.5已经成为美国头号流行毒株。

　　据全球流感共享数据库监测，目前至少有74个国家和地区发现了XBB.1.5，其中美国有43个州检测到该毒株。不少美国专家指出，第一个报告的XBB.1.5样本可追溯到10月下旬的纽约和康涅狄格州。

　　XBB.1.5在美国被发现时，中国仍在实施严格的疫情防控政策。去年11月11日，中国发布了优化疫情防控的二十条措施，12月7日发布了“新十条”。不管是中国现阶段流行的BA.5疫情，还是最新监测到的XBB.1.5毒株，出现的时间都要晚于美国和许多其他国家。中国目前流行的新冠毒株之前已经在世界各地传播。

　　随着新冠病毒感染的全球流行，变异株不断出现，任何地方都有可能出现新的毒株。因此，针对中国采取特别入境限制缺乏科学依据，更加没有必要。在大多数国家取消入境限制的情况下，头号毒株流行的美国有针对性地搞入境限制，纯属倒打一耙的政治操弄，真可谓欲加之罪何患无辞！

　　三年来，中国坚持人民至上、生命至上，抓住一个个窗口期优化调整防疫政策，疫情流行和病亡数保持在全球最低水平，为全球抗疫与经济复苏作出重要贡献。针对疫情新变化和抗疫新形势，中国通过全球流感共享数据库，分享了近期新冠病毒感染病例的病毒基因数据，体现了一贯的公开透明。

　　相比之下，美国始终将防疫政治化、“甩锅”推责。这不仅让自身沦为“全球第一抗疫失败国”，还导致疫情在全球传播，拖累了全球抗疫进程。

　　美国把自己包装成受害者，实际上中国才是受害者。三年来的经验教训一再证明，政治抗疫挡不住疫情传播，团结合作才能走出困境。美国政府此番将目标对准入境中国游客，是一错再错，也是南辕北辙的徒劳之举。

　　当前，中国正努力更好地统筹疫情防控和经济社会发展。疫情趋于平稳，经济正在复苏。1月8日起，中国不再对入境人员和货物等采取检疫传染病管理措施，不少国家反响热烈。

　　三年来，美国试图操弄疫情防控来达到政治目的，结果让超过108万美国人付出了生命代价，阻碍了全球抗疫与经济复苏。三年后的今天，贼喊捉贼的美国还不吸收教训、迷途知返吗？（国际锐评评论员）

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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)