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直击广西梧州春运返乡路:“摩托大军”渐渐淡出春运史******

  中新网南宁1月19日电 题:直击广西梧州春运返乡路:“摩托大军”渐渐淡出春运史

  作者 蒋雪林 林洁琪

  “原以为今年中国优化疫情防控政策后,返乡摩托车会多一些,现在看来,‘摩托车大军’将淡出春运史。”广西梧州市公安局交警支队高速公路管理三大队教导员邹丹在接受中新网记者采访时说。

  邹丹已连续10多年参与“摩托大军”春运服务保障。她和李子郁、李金兰三人,十多年来,每年都会到广西梧州市东出口春运服务站,服务过往的返乡“摩托大军”。

  2008年,时任梧州市交警支队副支队长的李子郁,负责协调组织在321国道省际卡口设立春运服务站。

把驾驶摩托车返乡当成乐趣的年轻骑手停靠梧州东春运服务站拍照留念。把驾驶摩托车返乡当成乐趣的年轻骑手停靠梧州东春运服务站拍照留念。

  李子郁表示,在粤务工人员驾驶摩托车返乡开始于2000年左右,当时几千元人民币一辆的摩托车进入普通中国家庭,由于火车票不好买,农民工只好驾驶摩托车返乡。2008年“摩托大军”开始形成规模,当年过境梧州返乡过年的摩托车达7万辆。

  “在321国道上因此形成了一种与摩托车返乡相关的特殊文化现象,有交警提供换证服务,有企业设点招聘员工,有文化部门在现场写春联送给骑手,更有在服务站发生的一幕幕感人的故事。”李子郁说。

邹丹在服务返乡摩托车手。邹丹在服务返乡摩托车手。

  “我在服务摩托大军的过程中,就遭遇到一件令我非常感动的事。”邹丹说。2014年1月21日,家住广西藤县大黎镇怀有身孕的覃月玲和丈夫乘坐摩托车返乡,途经梧州市东出口春运服务站时,被一辆面包车剐蹭倒地。因邹丹等人的及时救助而保住了胎儿的覃月玲,五年后,乘坐丈夫驾驶的汽车专程来到梧州东出口春运服务站看望邹丹。

  与邹丹一样,中国石化广西石油梧州分公司员工李金兰也收获了很多感动。她在这里为返乡摩托车服务已有20年,服务过的“摩托大军”超5万人次。

  邹丹和李金兰都曾把自己的孩子带到梧州东出口春运服务站做志愿者。“以前有很多小孩一起随‘摩托大军’返乡,这几年都见不到了。”李金兰说。

李金兰在接受中新网记者采访。李金兰在接受中新网记者采访。

  家住广西桂平市社坡镇光明村的张树勇,就曾用摩托车搭乘孩子返乡。“今年两个孩子都乘坐亲戚的小汽车回家了。”张树勇说。他和妻子薛焕芳已连续8年共骑一辆摩托车从中山市小榄镇返乡。今年1月16日,他将摩托车停靠在梧州东出口春运服务站休息。

  和张树勇一样,家住广西贵港市平南县官成镇苏茆村的李汝发,也是摩托大军的一员。“以前一临近春节,很多老乡就相约一起从广东中山市小榄镇开摩托车回家,现在他们都买小汽车了。”李汝发告诉记者,他的两个小孩快大学毕业了。“再奋斗两三年,我也买辆汽车。”李汝发说。

  李子郁表示,目前还选择驾驶摩托车返乡的骑手中,类似张树勇的骑手越来越少,他们多是把驾驶摩托车返乡当成一种乐趣的年轻骑手。来自贵港的李建航就是这样的年轻人,他驾驶的是大排量的摩托车,目的是享受“风与自由”。

  李建航在广东佛山市务工10年,他的父亲也曾是“摩托大军”中的一员,凭着多年在东莞市的打拼,终于在2021年买了汽车。李建航说:“我家虽然有汽车,但我不想开,骑摩托车自由,还能一路游玩。”

  邹丹表示,开行对数不断增加的动车分流了“摩托大军”。南广及贵广高速铁路相继在2014年底开通。2015年春运广西和广东之间日均开行动车只有41对,2023年已超过200对。在铁路逐渐增加的运能中,“摩托大军”也逐年减少。春节期间过境梧州返乡过节的“摩托大军”最高峰时达25万辆,今年过境梧州返乡过春节的摩托车预计只有1万辆。

  12年前,记者即在梧州东出口春运服务站目睹“摩托大军”返乡“盛况”。如今,服务“摩托大军”的李金兰和李子郁也已退休。“摩托大军”也将淡出大众视线。邹丹说:“梧州市交警部门这两年已不再将‘摩托大军’作为春运返乡的重点服务对象,交警的工作重点逐步往高铁站、高速公路收费站的周边路口转移。”(完)

  • “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

      聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

      “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

      本报记者 时斓娜

      阅读提示

      全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

      家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

      产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

      人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

      “真正像人类一样聊天交流”

      “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

      随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

      中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

      实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

      创新交互为AIGC带来新启发

      随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

      以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

      在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

      目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

      根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

      “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

      商业化落地需克服技术和伦理问题

      尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

      在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

      中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

      “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

      在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

      在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

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