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二十大代表风采丨潘从明：戈壁矿山废中取宝甘为“铂乐”******
中新网兰州10月9日电 题：潘从明：戈壁矿山废中取宝甘为“铂乐”
作者 闫姣 王牧雨
从普通工人成长为“大国工匠”，从戈壁矿山走向科技研发的国际舞台，如今潘从明仍旧日夜忙碌在攻克技术难关的一线。他近日接受中新网记者采访时说，这两年他重点研究从各类二次资源中综合回收提取铂族金属技术。
潘从明是甘肃省金昌市金川集团铜业有限公司贵金属冶炼分厂提纯工序工序长。他的成就之一，是主创了“镍阳极泥中铂钯铑铱绿色高效提取技术”，推动整体技术达到国际先进水平。铂族贵金属是精密电子、航空发动机等国家战略高科技产业的关键基础材料，而我国贵金属储量仅占全球储量的0.39%。
潘从明说，矿产资源终究有限，中国大量汽车、电子产品、石油催化剂等面临报废高峰期，各类二次资源中的贵金属就是一座移动的“城市矿山”。这些二次资源成为国内外同行关注的焦点。
金川集团是中国最大、世界领先的镍钴生产基地和铂族金属提炼中心，也是我国目前已知的唯一具有开采价值的伴生铂族金属矿床，铂族金属产量占到国内矿产总产量的80%以上。
图为潘从明在劳模创新工作室给员工培训。(资料图) 金川集团供图潘从明常说，他的成长离不开这个平台和周围的环境。但在很多人看来，他的成绩亦和自己的刻苦钻研息息相关。“遇到不会的，我宁可待在生产线，不吃不喝，也要把这个事弄明白。”在他看来，练得多了，也就熟了，就能发现更多问题；会得多了，就能想到创新的办法，解决难题。
在同事眼中，潘从明对待工作高度专注，有热情、有激情，26载坚持探索、研发；在徒弟眼中，他博学多识且宽严并济，培养出多位技术能手、技术标兵；在家人眼中，他时常沉迷于自己的“铂族世界”。
在钻研之路上，潘从明遇到过很多坎，但对这个行业的热爱促使他不断深钻。初到企业时他什么也不懂，便在晚上回忆、记录白天老师傅们所讲内容，经常复习到凌晨两三点。那时候学习条件不便，他就委托亲朋好友从外地帮忙搜罗国内外的专业书籍，开始自学，“晚上宁愿不睡觉也要记录，有时看书有了灵感，还会直奔实验室，通宵做实验。”
图为潘从明解决现场技术难题。(资料图) 金川集团供图因多年来保持记录的习惯，潘从明攒了一本30万余字的“发明笔记”，写满了密密麻麻的公式。这一良好习惯，他也传授给徒弟们，让他们从每个月必须完成的20页报告开始做起，并挨个标注出报告中的问题。由此，他也培养出了一批提纯工序的优秀人才。
潘从明是国家级技能大师工作室领衔人、贵金属冶炼特级技师、有色冶金正高级工程师，是西北地区首位个人获得国家科技进步奖的一线产业工人，多次被评为“大国工匠”“发明之星”“全国技术能手”“全国劳动模范”。
潘从明从未抱怨钻研的苦，也没有挥霍成功的乐。今年，针对甘肃省提出的强工业、强科技等“四强”行动，以及金川集团产量翻番的任务，他认为，从二次资源中提取铂族贵金属是技术的突破口，也是未来做大做强的主要内容。
潘从明称，下一步的重点工作有从含有微量贵金属的各类废液中高效提取贵金属的技术研究，生产高附加值的贵金属化合物，以及技术传承和人才培养等。“技术没有止境，也没有最好，只有往更好的方向走，把技术做精做优。”他说。(完)
报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法****** 光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。 论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。 记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。 报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。 “在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。 针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。 具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。 中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。 （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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