把科技穿在身上，既有温度也有风度******
仿造鹅绒、碳纳米管加热膜、人体红外反射材料……
把科技穿在身上，既有温度也有风度
在刚刚过去的春节假期，受寒潮天气影响，全国部分地区气温大幅下降，处于“速冻”模式中。
来自中央气象台的信息，节日期间，我国东北、华北部分地区，气温创今冬新低，黑龙江省漠河市最低温度甚至跌至零下53摄氏度。
为了防寒，连不少“要风度、不要温度”的年轻人，都穿上了厚实的外套。
不过，想御寒保暖，不必非要把自己裹成“粽子”。如今，用在冬衣上的“黑科技”能够帮助人们“既有风度、也有温度”。
“人体热量的散失是由于热传递造成的，热传递有3种基本方式：传导、对流和辐射。”天津工业大学纺织科学与工程学院高级工程师、博士生导师夏兆鹏在接受科技日报记者采访时介绍道，为了达到保温效果，在设计上冬季防寒衣物要尽一切可能减少热量经由这3种途径流失，冬季保暖材料及保暖服装也都是围绕着这一原理进行研发和设计的。
仿造鹅绒：
即使被浸湿也能实现保暖效果
“冬天人体与外部低温环境间存在巨大温差，这就造成热传导，即热量会从温度高的地方传导到温度低的地方。如果在衣服中加入低导热系数的高蓬松保暖填充物，就可以阻止热传导，进而减少人体热量散失，达到保暖的目的。”夏兆鹏介绍道，这类保暖填充物主要起阻隔热传导的作用，目前比较常见的天然材料有棉、毛、羽绒等，比较常见的化学纤维材料有中空涤纶、喷胶棉等。
与传统保暖填充材料相比，近年来出现了一些新型保暖填充材料，其中具有代表性的就是仿鹅绒结构高保暖絮片。这种填充材料不仅保暖性强、轻便，而且在潮湿的环境下依旧可以持续保暖。在2022年北京冬季奥运会上，中国运动员的防寒服中就用这种仿鹅绒结构高保暖絮片作为填充材料，其在完全浸湿的条件下仍然能够达到98%的保暖率。
“仿鹅绒结构高保暖絮片的主要成分是与鹅绒纤维直径长度相差不大的仿造鹅绒，同时混入远红外涤纶和热熔涤纶。”夏兆鹏解释，其中仿造鹅绒以中空涤纶和Y形涤纶为主体，这两种涤纶可以最大限度地储存静止空气，而静止空气可以较好地保存热量。此外，即使是在被水浸湿的情况下，中空涤纶和Y形涤纶依然可以储存一定的静止空气。
仿鹅绒结构高保暖絮片能够克服天然鹅绒显臃肿、有异味、易跑绒和价格高等缺点，同时具有超轻、超薄、湿态保暖、高蓬松度等特点，而且洗涤后回弹性好、不缩水、保暖率不降低。
碳纳米管加热膜：
通电即发热，温度可调控
采用加热材料制作的电热服是国内外研究最多的冬季服装之一。
“常见的加热材料有镍铬加热丝、复合加热丝、碳纤维加热丝、碳纳米管加热膜等，这些材料被内置于衣服中制成电热服，当电热服连上充电设备后，电流经过衣服内部的加热材料就会产生热量，仿佛把电热毯披在身上。”夏兆鹏介绍，除此之外，该类衣服还内置了传感器，通过蓝牙即可实现对衣服的智能控温，用户只需要下载一个App，就可以用手机随时调整衣服的温度。
其中，碳纳米管加热膜作为控温加热系统中的重要元件，具有非常好的应用前景。“碳纳米管加热膜可以反复水洗，耐弯折次数达到10万次以上，而且薄膜厚度约为几十微米，具有非常好的柔性，发热效率大于65%。”夏兆鹏补充道。
除此之外，价格相对便宜的金属丝线性加热元件，如镍铬加热丝、复合加热丝等，也是加热“能手”。
“金属丝类材料具有高导电性、良好的电加热性能，且具有传感、电磁屏蔽等性能。以复合加热丝为例，其是在金属丝中添加了钼，既减少了金属的氧化，同时还可以提高金属电加热元件的耐用性。”夏兆鹏介绍道，将含有钼的金属丝，通过冷拉伸工艺变成微米级金属微丝，使其由金属丝转变为纤维。该纤维可以与聚酯纱线混纺制备成纱线，用其制作出的织物具有导电性。
相较普通导电织物，这种导电织物的柔性及舒适性都有所提升。“其柔性及形态与传统纤维及纱线十分接近，舒适性也得到提升。”夏兆鹏表示，不过，这类制衣材料仍然存在不耐长时间水洗、比较重等缺点。
人体红外反射材料：
人体热辐射反射率可达60%
红外热辐射是人体热量损失的另一种形式，传统纺织品的红外辐射率高、热量损失快，有研究指出棉花不可避免地会以中红外形式辐射出人体50%以上的热量。而人体红外反射材料则可以通过将人体发出的红外波反射回人体的方式减少红外热辐射损失，以达到保暖的效果。
“人体红外反射材料多数由金属颗粒构成，这些颗粒以一种微结构形式存在，将此材料附在织物上，便形成了红外波反射层。该反射层可以把人体辐射的大部分红外波都反射回来，从而达到保温效果。”夏兆鹏补充道。
“人体红外反射材料通常被用来制作冬装外衣的内衬，一般其人体热辐射反射率可以达到60%，提高服装防寒保暖效果比较明显。”夏兆鹏表示，不过，如果长时间处在超低温环境下，由于人体辐射的热量有限，因此该材料或无法达到理想的保暖效果。
聚四氟乙烯微孔膜：
低温环境下既透气又防水
冬季户外可能会出现下雨、降雪、霜冻等天气，通过高密防水层阻挡雨、雪、霜的侵入，可避免因衣物内层保暖材料被浸湿而导致保暖系数降低、保暖效率下降甚至失效。
“防水材料是在高密织物外面附上一层聚四氟乙烯微孔膜、水性聚氨酯膜或者聚氨酯膜。”夏兆鹏解释道，聚四氟乙烯微孔膜每平方厘米有十多亿个孔，在低温环境下，这些孔洞的开孔率可以达到80%。该孔的直径比水蒸气分子的直径大700倍，因此人体产生的汗蒸汽可以从中通过，从而保持衣服的透气性。聚四氟乙烯微孔膜上孔的直径比一般水的直径小很多倍，因此外面的液态水无法通过，从而达到了防水的目的。(科技日报 记者 陈 曦)
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)
