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积极创新参与宏观经济治理的方式******

　　作者：王欣

　　据报道，2022年国内有7个城市GDP总量进入2万亿俱乐部，分别为上海、北京、深圳、重庆、广州、苏州和成都。综合分析可以发现，这些城市不仅经济建设取得了显著成就，生态环境保护工作也交出了令人满意的答卷。围绕经济高质量发展，这些城市在发挥生态环境保护的引领、优化和倒逼作用方面，已经做出了不少有益的探索和实践。

　　比如，江苏省苏州市的开发强度高、资源约束紧、转型任务重，以占全国0.09%的国土面积创造出了全国约2.1%的经济总量，而且生态环境质量依然保持稳中向好、持续改善态势。究其原因，就在于充分发挥生态环境保护优化经济发展的作用，做好了经济与生态的“双面绣”。近年来，苏州整治“散乱污”企业（作坊）4.7万余家，为引进高产出、低污染的项目腾挪了发展空间，抓住治污攻坚与高质量发展互促互利的契合点，形成了一招多赢的局面。

　　实践证明，在引领、优化和倒逼经济高质量发展，促进经济社会发展全面绿色转型方面，生态环境保护工作是有力的抓手，也是重要的推手。关键是务必坚持因地制宜、因时制宜，坚持问题导向、结果导向，全面研究、积极创新生态环境保护参与宏观经济治理的方式、手段和途径。

　　首先，增强系统观念。生态环境保护参与宏观经济治理是一项涉及面广、复杂程度高的长期性系统性工程，绝不能局限于传统思想上的污染防治工作。要统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、应对气候变化等，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，在多重目标中寻求最佳平衡点，既要“清澈见底”也要“鱼翔浅底”，既要“源头治污”也要“源头清洁”，既要“降碳”也要“增汇”。因此，要认识属地生态环境自然禀赋优势，也要紧盯生态环境保护工作短板，充分发挥生态环境保护的引领、优化和倒逼作用，扬长补短，不断增强生态环境保护融入宏观经济的深度和广度、推动经济社会绿色转型的力度和速度。

　　其次，强化攻坚意识。当前，对于生态环境保护参与宏观经济治理、促进经济与环境协同发展，有的人思想认知上还不够全面深刻，甚至仍有误区，而且现实工作中也有这样那样的困难和矛盾。加上治污攻坚的成效尚不够稳固，在推动绿色发展的道路上仍有不少难关要过，因此，务必保持战略定力，面对高污染高耗能产业更新换代等推进难度较大的工作任务，要统筹各部门政策和力量，密切协同。该依法倒逼的绝不后退一步，该帮助优化的要主动上前一步，该鼓励引领的要争取先人一步，确保步步为营。

　　第三，突出创新思维。统筹经济社会发展和生态环境保护，以实现减污降碳协同增效为总抓手，更加自觉地推进绿色发展、循环发展、低碳发展，没有现成的经验做法可供参考和借鉴，况且各地经济社会发展和生态环境保护水平不同，面对的形势和问题也各有所异。因此，务必结合实际，根据属地经济社会发展和生态环境保护的新情况新特点，适时更新理念、创新思维，不断丰富生态环境保护深度参与宏观经济治理的新方式、新手段。比如，国家相继出台了支持绿色发展的财税、金融、投资、价格政策和标准体系，如果简单地照搬硬套，难免出现“水土不服”等问题，这就需要各地进一步完善和细化相关举措，更好地发挥绿色金融的激励与约束作用。（王欣）

让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******

　　2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

　　本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。

　　最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。

　　受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。

　　在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？

　　在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。

　　同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

　　凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

　　该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。

　　该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）