“绝对安全不可能性”的敬畏？ u 为防范核风险而创造的超级监控系统 ，是否可能成为新形态的技术霸权？ u 当 AI 替代人类判断 ， 监管者会否沦为算法的 “执行器官”？ 工具理性与价值理性的永恒张力 n 汉斯 · 约纳斯的责任伦理 • AI 的 “概率思维”与责任伦理的 “绝对命令”存在根本冲突。 当算法计算出 “可 接受风险”（如 0.01% 的泄漏概率） ， 人类是否有权为后代做此选择？ • 认知偏差的安全幻觉。 最终证明人类对复杂系统的认知存在根本局限。 核安全的终极悖论：人类文明的“普罗米修斯之痛” n 康德“人为自然立法”的困境 u“ 人类为技术立法” ， 而 AI 系统正悄然成为新的 “立法者” ：通过数据训 练 形成的隐性规则 ， 可能超出人类理解范围 ， 其科学性如何评价。 u 当 AI 制定安全阈值 ，这是否构成对“人为自身立法”启蒙理想的背叛？ n 唐娜 · 哈拉维的“赛博格”隐喻 u 核安全监管者已成为 “赛博格”： 法国 - 《欧盟人工智能法案》 （ 2023 年 ，核安全列为 “高风险 ” 类别） - 《核安全与辐射防护监察 长报告》（ 2023 年） - EDF 弗拉芒维尔 EPR 项目 AI 优化反应堆热效率 1.2% - ASN 参与 Nuward 小型 堆 AI 非能动安全系统设计 - 采用 “风险分级 ” 监管模式 ，要求第

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年代。当时，计算机科学刚刚起步，人们开始尝试通过计算机程序来模拟人类的 思 维和行为。在这个背景下，一些杰出的科学家和工程师们开始研究如何使计算机具备更高级的功能 1956 年 8 月，在美国达特茅斯学院举办的人工智能夏季研讨会，是人工智能领域具有里程碑意义的一次重要会议。这次 会 议汇聚了众多杰出的科学家和工程师，他们共同探讨和研究人工智能的发展和应用前景 这次会议的主题围绕着人工智能的定义 人工智能作为一个独立学科的正式诞生，因此，达特茅斯会议被称为“人工智能的开端” ,1956 年也被称为“人工智 能元年”。 这次会议不仅为人工智能的研究和发展奠定了基础，还为人类带来了巨大的变革和进步 一、人工智能发展简史了解 1 .2 人工智能的诞生 1956 年被称为“人工智能元年”的争议。 ◆1956 年——学术界的共识： 达特茅斯会议约翰 · 麦卡锡、马文 · 明斯基等学者首次提出 ◆ 大众认知视角—— 2022 年后生成式 Al 的爆发让 "Al 元年 " 概念再次被热议。 一、人工智能发展简史了解 · 第一阶段：标志事件是 1950 年提出图灵测试， 1956 年达特茅斯会议召 开 · 第二到四阶段：低谷的原因是符号主义 Al 无法处理复杂现实问题 · 第五阶段：复兴时期，标志事件是 1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋冠军 · 第六阶段：数据驱动的崛起，驱动力是互联网积累海量数据，

化传承新精神、 校企合作新平台，并且是创新驱动的平台、信息化 2.0 学校的典范。智慧校园是高校服 务与空间载体的融合、是高校服务与数据经济的融合、是实体学校与数字学校的融合。 学校智慧校园将拉通各类要素和资源聚合互动，从基础架构、平台使能、综合服务全 连接到智能服务、数据使能、数字基础全智能。科技联接智慧校园的人、物、地、事、 业等要素，业务数据化，数据业务化。 我校智慧校园的愿景是 XX 大学智慧校园项目规划方案 3） 打破传统校园建设中的烟囱式架构，通过校区业务系统的数字化改造，将 校区各种业务系统的全联接，以及各类业务数据的全量数据汇聚，实现统一的数据标 准和语言，拉通各种业务系统能力的共享沉淀；智慧校园管理服务平台将成为承载学 校各种业务功能和服务能力基础平台，包括校区的安防,人员,车辆,环境,资产，基础设 施设备、实训教室、开发实验室,教研教学的学工，教务，人力资源，实验室管理等系 GIS 结果，查找周围空缺没被预定的会议室，支持一键查找和预定 3.11 应用集成平台需求 智慧 XX 的建设规划建设统一的数据平台、应用服务平台和校园 Portal。这需要通 过应用集成平台拉通连接系统、平台和数据，实现服务、数据、应用的集成，打破平 台、云、网络、地域边界，连接烟囱应用，消灭信息孤岛，打通业务流。应用集成平 台主要需求主要分三方面： 1、 统一服务平台需求 学校需

2025 人工智能赋能智慧实验室的建设方案 人工智能发展历程 1956 年 达特茅斯会议 约翰 · 麦卡锡提出人工智 能标志 AI 的诞生 1957 年 罗森布切特发明感知机 Perceptron ，将人工智 能推向第一个高峰 1970 年 计算能力无法支持 大模型数据训练和 复杂任务， AI 进 入第一个低谷 第一次 浪潮 1960s 1980s 2000s 2020s 1982 2025 人工智能算法发展阶段 典 型 应 用 核 心 技 术 应 用 表 现 统计机器学习 1980 年代至 21 世纪初期 硬件奠基，算法发展，数据积累 算法框架：逻辑回归、朴素贝叶 斯 .... 特征工程 + 算法 推荐系统 输入法 可解释但依赖人工经验输入 深度学习 2010-2020 硬件发展，大规模数据，算法突破 推荐系统 人脸识别 算法框架：深度神经网络、卷积神经网络

，采用了机器学习 等相关智能技术改进中医诊断流程。中医诊断一定程度上可以视为将人体所表现 信息即证候在所有已知证候库中进行匹配，所以可以把中医诊断作为机器学习问 题来对待，并采用如决策树、贝叶斯算法、支持向量机等分类算法来解决此类问 题。如中科院自动化所构造的对中医专家经进行自动知识获取工具，此外还建立 了基于人工神经元网络的中医儿科咳喘诊疗系统等。 然而获取用于构建模型的有标记的数据需要中医专家花费大量精力进行手工 大幅下降。柔性封装、硅光子等 先进技术的开发使用，更可将能处理多种不同测量信号的传感器应用于各类可穿 戴设备，甚至应用于人体内部。 人工智能算法也成为传感器的绝佳助力。采用卷积神经网络、贝叶斯网络及 BP 神经网络等可以对测量信号进行更加多元的数据分析，目前对脉象特征的识 别准确率已经达到 98%以上，并可采用收缩压和舒张压、心率和脉搏波传导速 度等定量变量来描述定性脉搏图像所包含的强度、深度和速度等信息，对波域特 25 北京斯脉福科技发展有限公司 中医四脉脉诊测量仪 京械注准 20182200067 天津市天中依脉科技开发有限公司 脉诊仪 津械注准 20192200197 芜湖圣美孚科技有限公司 中医脉象诊断系统 皖械注准 20192200196 上海道生医疗科技有限公司 脉象诊测信息采集系统 沪械注准 20202200061 天津帕斯泰克医疗器械有限公司 三探头中医脉诊仪

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音视频外设 远程巡课 智慧教室终端 WE-T1000 02 智慧教育整体架构 本地录播 SIP 双流呼 叫 高度集成一体设计 集纳米电容触控、高清液晶显示、音响、高拍仪、书写黑板、抽拉 OPS 电脑主机于一体，电脑主机可便捷抽出进行配置升级。 智慧黑板 02 智慧教育整体架构 本地录播 SIP 双流呼 叫 教学互动一体机 运用多屏演示与多屏互动的优势，

答系统平均每天为万名网友，解决了数十万的问题。同时，”新冠肺炎防护助手 “平台公益为企事业单位和微信公众号提供免费接入，目前已经有十多家家跨国 药企上线产品，包括赛诺菲、阿斯利康、西安杨森、勃林格殷格翰、费森尤斯 等。江苏省人工智能学会、运镜智能研究院等社会组织以及肝胆相照、名士汇 健康等医药健康方面的公众号也相继接入。目前该系统对任意问题的回答准确 率已经达到 95%。 案例 2 | 不只是疫情咨询，院前预检筛查成智能问答新“战场”

预见维护 预防维护 预测维护 对医疗设备的使用年限、维护方式、故障原因、 诊疗结果进行分析 , 发现预防性维护通常不会增 加可靠性 , 实际上可能会引入故障。结论 : 通过 拉普拉斯趋势检验预测医疗设备的可靠性趋势 , 实施预测性维护 , 才能提高医疗设备的可靠性并 降低故障率 , 同时保障患者良好的诊疗结果。 指通过物联网数据采集器监测现场的设备以收集 诊断数据的实践。预测性维修的目标是预测出更