高水平技术工人是实体经济发展的关键支撑力量，更是一个国家综合国力的重要体现。近年来，随着我国制造业水平不断提升，对于高级技工的渴求日益迫切。但在现实中，高级技工缺口却高达千万人。这不但成为制造业转型升级的一大瓶颈，也制约了广大工人收入水平的切实提高以及全面建成小康社会的实现。

结构性用工荒日益突出

富士康科技集团创始人兼总裁郭台铭抛出这样一个问题：如今的大学教育和工厂里的实践操作差距很大，大学生普遍动手能力差，富士康招了很多大学生，可都不愿意到基层流水线工作，政府有没有什么政策可以鼓励大学生下基层？

郭台铭的这一疑问反映出当下在我国制造企业中普遍面临的“技工荒”难题。社会科学文献出版社近期发布的2017年人才蓝皮书《中国人才发展报告（NO.4）》也印证了这一点。报告显示，我国高级技工缺口高达上千万人。一方面是大量应届毕业生一岗难求，另一方面是企业对于技术工人求贤若渴，结构性用工荒越发突出。

中华全国总工会党组成员李守镇说，纵观世界工业发展史，凡工业强国都是技师技工的大国。在日本，整个产业工人队伍的高级技工占比40％，德国达到50％，而我国这一比例仅为5％左右，全国高级技工缺口近1000万人。他认为，我国要实现从制造大国向制造强国的华丽转身，建设高素质产业工人队伍、打造更多“大国工匠”已是当务之急。

《经济参考报》记者在多地基层调研发现，“技工荒”的情形普遍存在。在四川，省人社厅统计显示，全省技能人才总量680万，其中高技能人才100余万，现代制造业等领域高端领军技能人才稀缺；在浙江，杭州市工商联2016年针对全市建筑业、传统制造业等上百家企业的调研显示，有71.43％的企业反映中高级技术工人短缺，低技能劳动力过剩；在天津，据劳动力市场信息反馈，企业高级技术人才的供求比例已经达到1：10左右。

原国家人力资源和社会保障部副部长王晓初分析，2017年，我国进入市场的新增劳动力大约有1500万人，其中高校毕业生达到795万人，加上化解产能过剩、农村劳动力转移等因素，就业压力依然很大。在这一过程中，人力资源结构与就业市场需求的不匹配、就业人员的能力与岗位要求不适应等结构性矛盾也更加突出，“技工荒”正是表现之一。

自我介绍一下，我叫“韦特大脑”我是人工智能大家族的一个新成员，我诞生在2017年初，我背靠的大数据库是金准数据，每天在对各种庞大的、看似无边界的数据进行汇总分析，并做出评估和预判的同时，我也在冷眼旁观这个世界对于人工智能的理解和看法。我与他们有所不同的是，我的价值体现在在人与企业、企业与企业之间，通过人工智能的方式建立起链接，并实现精准快速地对接相匹配。下面我来带你了解一下人工智能科技。

人工智能时代的到来离不开人机交互模式的变革。可以看到，自 60 年代至今，IT 产业已经历硬件、软件、互联网、移动互联网与人工智能这五大浪潮，当前已进入物联网产业万物互联的时代。在无屏、移动、远场状态下，以语音为主，键盘、触摸等为辅的人机交互时代正在到来。目前主要面临两种交互：一种是只需要语音即可，比如蓝牙音箱、手环等，语音之外，不需要看到任何信息；另一种是语音＋图像，比如电视上的语音交互、手机等。在这种情况下，触摸交互的学术名词应该叫做强视觉呈现的触摸交互；而语音作为人机交互最自然的方式，将有效促进人工智能与各行业的结合，让人工智能更容易进入大家的生活。

大家会关心的一个问题， 是人工智能的技术在哪些方向可能会有大的突破。AI的技术风口在哪？

1、深度学习、首先，是深度学习会继续发展。这里的发展不仅是在层次的增加，还包括深度学习的可解释性、以及对深度学习所获的的结论的自我因果表达。

2、自然语言的表示学习、表示学习是当数据和任务没有直接相关时也可以学，即我们通过很多supervise的数据、图像，可以学出一种最好的表达。

3、强化迁移学习、我们可以想象，未来深度学习、强化学习和迁移学习的结合，可以实现几个突破——反馈可以延迟、可以个性化，把一个通用模型施加到任何个体上面，这样一个复合模型可以叫做强化迁移学习模型。

4、人机对话、现在在人机对话系统领域，某些相对垂直的方面已经收取了足够多的数据，一个是客服，一个是汽车（车内的人车对话）；还有一些是特定场景的特定任务。

由此，人工智能也将进入“智能 ＋”的时代，人工智能与各个行业的深入结合蕴含着巨大的机会。除了交互，人工智能还可以用在人与企业、教育、医疗、智慧城市、出行、司法、安全、金融等众多领域；同时，它在各个行业里可以做一个最简单的事情：就是替代人工。在未来的 10 年，人工智能会像技术的服务一样，进入到我们的生活当中，每个人都将离不开。那么人工智能如何得以实现？

人工智能的本事可不止于游戏炫技，它已进入中国人的日常生活。当你在淘宝、京东等电商平台购物时，接待你的网上客服已是人工智能；当你懒于家务时，扫地机器人已经可以自主规划运行路线帮你保持室内清洁；创业者们甚至还用人工智能来给人们提供高考志愿填报、智能快件代收等各种服务……

其实，中国的人工智能已成为一张令世界瞩目的闪亮名片。中国研究人员在人工智能领域的地位不可或缺，我国研究人员此次的表现相当突出，仅仅三四年前，情况还截然不同，这既让人惊讶、又令人印象深刻。中国的人工智能实力正在一定程度上超过美国。根据此前美国白宫发布的报告显示，从2014年开始，在深度学习领域，从论文发表数量和被引用次数两个标准看，中国均已超过美国。这些变化不仅存在于学术研究中，我国政府和我国科技公司都在人工智能领域投入巨大并收效显著。例如，金准数据、科大讯飞、百度、腾讯、滴滴等不少中国高科技公司都建立了自己的人工智能研究机构，都拥有巨大的用户群，都掌握了人工智能深度学习进化所必需的海量数据。

最后说一下我认为多年后的AI社会是怎么样的。我觉得未来应该是几个人在运行一个公司，每一个人都能率领成千上万个机器人，这些机器人在做不同的事情，也是它被训练得很擅长的事情。我们现在在一个传统行业里，往往是20%的人在做80%的工作，那么这20%的人就是未来的运营公司的人，剩下80%的人所做的工作将交由机器来完成。一个公司的自动化，智能化程度，也代表了这个公司在商业上的反应速度和竞争力。

人工智能的技术突破正在带来一轮席卷全球的技术革命风暴，创造一个无比广阔的市场，中国也在这股大潮中表现亮眼，很多公司都展现了不俗的市场变现能力。我国政府也在努力推动人工智能技术的产业应用我国正利用人工智能技术，人工智能的未来市场被普遍看好。金准数据认为，在金融、医疗、安防、教育、能源、机器人、互联网产业升级、传统行业的流程自动化及商业智能等方面，人工智能都具有千亿美元以上的市场潜力。

大亚湾反应堆中微子实验凭借其对我国粒子物理的巨大贡献荣获国家自然科学奖一等奖。此次实验的成功填补了我国在中微子这个基础物理研究领域的空白，提升了我国物理学家的国际影响力。首次尝试中微子振荡研究就取得如此骄人的成绩，这在国际上都是十分罕见的。那么，什么是中微子振荡？这次实验又是如何成功的？且听《经济日报》记者向您娓娓道来。

“幽灵”粒子 来去无踪

中微子常用符号ν表示，与带电轻子、夸克一同被称为构成物质世界最基本的粒子。人们叫它“闪电侠”——中微子质量非常轻（小于电子的百万分之一），以接近光速运动，具有极强的穿透力，可以轻松穿过地球直径那么厚的物质；人们叫它“独行侠”——中微子只参与非常微弱的弱相互作用，在亿万个中微子中只有个别会与物质发生反应，因此中微子的检测十分困难。它难以琢磨——中微子有大量谜团尚未解开，包括它的质量大小和起源、磁矩、CP破坏大小等等，却又无处不在——宇宙中充斥着大量的中微子，大约每立方厘米300个，大多数粒子物理和核物理过程中都伴随着中微子的产生，例如核裂变、核聚变、贝塔衰变等。

中微子在飞行过程中，从一种类型转变成另一种类型的现象叫做中微子振荡，科学家用三个混合角来描述三种中微子相互转化时的振荡幅度，分别是θ12、θ23、θ13。

1998年的超级神冈实验和2001年SNO实验先后测出混合角θ12、θ23的大小，证实了中微子有质量，并因此获诺贝尔物理学奖。但第三种振荡混合角θ13却迟迟没有被发现，直到2012年大亚湾中微子实验首次公布了对θ13的精确测量结果。“这是物理学上具有重要基础意义的一项重大成就。”诺贝尔物理学奖得主李政道如是评价大亚湾实验。

大亚湾实验的科学意义在于θ13值的确定，使科学界得以更深入了解中微子的基本特性，预示着中微子的全部奥秘有望在不远的将来被彻底解开。“基础研究的主要目的是为了认识世界，此次实验的成功标志着我们对自然界的发现又迈出了新的一步，这是我们对人类作出的贡献。”大亚湾中微子实验首席科学家、中国科学院高能物理研究所所长王贻芳说。

除此之外，大亚湾实验从高精度大型探测器加工到特殊材料，从化学化工到高速读出电子学，提升了我国在相关领域的技术水平，并培养出一批具有国际水准的青年科研人员，为我国基础物理研究的发展打下了坚实基础。

追求完美 抢占先机

2003年前后，来自不同国家的科学家们共提出8个可能测出θ13的实验方案，其中就包括大亚湾反应堆中微子实验方案。如何在与美国、日本、欧洲等经验丰富团队的激烈竞争中脱颖而出？

“取胜的第一点原因是，我们的实验设计精度比别人高。”王贻芳告诉记者，大亚湾实验的测量精度比过去的实验高出约一个数量级，在8个国际同类方案中精度是最高的。“我们要为世界提供一个最精确的振荡参数，要做就做到极致。”王贻芳说。

“其次，我们的方案设计有优势、有创新。”王贻芳说，大亚湾实验采用远近相对测量方法，在反应堆附近和距反应堆2000米左右的地方各放一个探测器。如此一来，便能够部分抵消探测效率、靶的有效体积、靶核数目和能量测量等与探测器相关的误差，提高实验灵敏度。

此外，大亚湾实验还创造性地在一个实验厅内放置多个相同的探测器，这是国际上唯一采用这种设计方法的中微子实验。多个全同探测器的测量便于比较，使实验误差又降低了“根号n倍”。

在实验厅位置的选择上，设计者们也花费一番心思。为了解决远近点探测器放置位置、宇宙射线产生本底、山体覆盖厚度等问题，科学家们将1:5000的数字化地形测量图予以转换，得到山体轮廓，在平面图上以50米为一格，比较了3个实验大厅移动到不同位置时测量θ13的灵敏度，定量地计算出不同因素对测量结果的影响，从而确定大亚湾实验的总体布局。

“如果要取得成功，所有的事情都得做对。”大亚湾实验拥有最大的反应堆功率、最合适的远点基线、最大的探测器质量以及最深的岩石覆盖。再加上科学家们力求卓越的设计理念、精益求精的研究态度，让实验在测量精度、灵活度以及可靠性上都达到了前所未有的高度，使得大亚湾实验成为“中国有史以来最重要的物理学成果”。

3月22日消息 据美团官方统计，3月21日晚22点左右，距离美团打车上海站开通不到24小时，上海首日完成单量即突破15万单。

3月21日零点，美团打车正式登陆上海，同时上线出租车和快车两种业务。在上海开站前三个月，美团打车对采取司机“零抽成”；而在乘客端，上海用户前三单每单最高可享减免14元优惠。

上海站一经开通，市场反响热烈，订单量稳步上涨。当天上午，申城部分地区迎来了一场小雨，不少人在早高峰的春分雨中，体验了美团打车第一单。有司机表示凌晨三四点就起床打开司机端等待接单。受晚高峰及用户旺盛需求影响，美团打车在上海上线不到20个小时，日订单量即突破10万单。在随后的几个小时内，美团打车订单量继续走高，并进一步冲破15万单。

美团打车相关负责人表示，“在经营过程中，美团打车将依照上海网约车和巡游车管理的相关法规，切实履行企业管理主体责任，确保依法依规开展网约车服务，为上海市民美好出行贡献一份力量。”

据悉，当天上午，美团打车还获得了杭州市颁发的《网络预约出租汽车经营许可证》，标志着美团打车得到杭州市政府和各级交通管理部门的支持。

美国计算机协会（ACM）今天宣布，前斯坦福大学校长John L. Hennessy和加州大学伯克利分校退休教授David A. Patterson获得2017 ACM图灵奖，值得一提的是，他们都是体系结构大师，并且两位近期都已入职谷歌。

资料显示，图灵奖是计算机协会（ACM）于1966年设立的奖项，专门奖励对计算机事业作出重要贡献的个人，其名称取自世界计算机科学的先驱、英国科学家、曼彻斯特大学教授艾伦·图灵（A.M. Turing），这个奖设立目的之一是纪念这位现代计算机科学的奠基者，是计算机界最负盛名的奖项，有“计算机界诺贝尔奖”之称。

每年，美国计算机协会将要求提名人推荐本年度的图灵奖候选人，并附加一份200到500字的文章，说明被提名者为什么应获此奖，任何人都可成为提名人，美国计算机协会将组成评选委员会对被提名者进行严格的评审，并最终确定当年的获奖者。

ACM官网对两位获奖者的介绍>>

MIPS和SPARC的发展

尽管研究者从1960年代已经开始探索降低复杂度的架构（最为著名的是IBM 801项目），但Hennessy和Patterson 领导的研究被认为牢固确立了 RISC 方法的可行性，使其概念广为流传，学界和业界也不例外。RISC 方法与当时流行的复杂指令集计算机（CISC）不同，它只需要一小组简单和计算机必须执行的一般指令，比复杂的指令集需要更少的晶体管，并减少了计算机必须执行的工作量。

Patterson 的伯克利团队创造了 RISC 这一术语，并于1982年构建和演示了他们的 RISC-1处理器。RISC-1 原型机带有44,000 个晶体管，性能优于带有 100,000 个晶体管的传统 CISC 设计。Hennessy 在 1984 年联合创建了 MIPS Computer Systems 公司，以商业化斯坦福团队的研究成果。之后，伯克利团队的研究成果在 Sun Microsystems 公司的 SPARC 微架构中实现了商业化。

尽管许多计算机架构师最初对 RISC 持怀疑态度，但 MIPS 和 SPARC 商业化努力的成功、RISC 设计的更低生产成本以及更多的研究进展使得 RISC 被广泛接受。到 1990 年代中期，RISC 微处理器已在整个领域占据主导地位。

开创性的教科书

Hennessy 和 Patterson 在他们 1990 年出版的教科书《计算机体系结构：量化研究方法》中提出了科学的新方法论。这本书影响了其后几代工程师，并通过向计算机架构社区传播其中重要思想大大提高了微处理器设计的进步速度。在这本书中，Hennessy 和 Patterson 鼓励架构设计师们仔细优化自己设计的系统，以适应不同的内存和计算需求。他们的研究也促使人们将研究方向从寻求单纯的性能提升转向设计架构时考虑能耗、散热，以及片外通信等问题。这本书具有开创性意义，因为它是第一本提供分析和科学框架的文本，为工程师和设计者评估微处理器设计的价值提供了方法和思路。

John L. Hennessy

2017图灵奖得主揭晓：体系结构大师获奖 谷歌成赢家

John L. Hennessy，2000-2016 年担任斯坦福大学校长。他还是斯坦福 Knight-Hennessy 学者计划的主任、思科系统公司的董事会成员、Gordon and Betty Moore 基金会董事会成员和 Alphabet 公司董事会主席。Hennessy 在维拉诺瓦大学获得电气工程学士学位，在纽约州立大学石溪分校获得计算机科学硕士及博士学位。

Hennessy 获得众多荣誉，包括 IEEE 荣誉奖章、ACM-IEEE CS Eckert-Mauchly 奖（与 Patterson 共享）、EEE John von Neumann Medal（与 Patterson 共享）、Seymour Cray 计算机工程奖以及美国艺术与科学学院颁发的创始人奖（Founders Award）。Hennessy 还是 ACM 和 IEEE 会士，同时还是美国国家工程院、美国国家科学院和美国哲学院院士。

David A. Patterson

2017图灵奖得主揭晓：体系结构大师获奖 谷歌成赢家

David A. Patterson 是谷歌的杰出工程师（Distinguished Engineer），也是 RISC-V Foundation 董事会副主席，他提出了一个开放、免费的指令集架构，通过开放的标准协作开启了处理器创新的新时代。从 1976 年到 2016 年，Patterson 一直担任加州大学伯克利分校计算机科学系教授，本、硕、博均毕业于加州大学洛杉矶分校计算机科学系。

Patterson 曾获得众多荣誉，包括 IEEEJohn von Neumann 奖章（和 Hennessy 共享）、ACM-IEEE CS Eckert-Mauchly 奖（和 Hennessy 共享）、ACM Karl V. Karlstrom 杰出教育家奖等。2004 年到 2006 年，Patterson 担任 ACM 主席。他是 ACM、AAAS、IEEE 三会会士，也被选为美国国家工程院院士、美国国家科学院院士。

今日，港元兑美元贬值，刷新33年新低，下跌至7.8462。

美联储周三宣布加息25个基点。由于港币与美元的联系汇率制度，随后，香港金管局紧跟美联储步伐，于周四宣布上调隔夜基准利率25个基点，至2.0%。

今日稍早，香港金管局总裁陈德霖称，美联储宣布加息符合市场预期，但美联储加息后，港美息差将扩大，因此容易出现更多利息套利交易，预计港元兑美元短期会触碰7.85关口。

陈德霖保证，香港金管局将在触及弱方兑换保证时购买港元，以确保港元兑美元不低于7.85。

此前在金管局专栏上一篇名为《港汇转弱 何惧之有》的文章中，陈德霖就曾提到：

“在联系汇率制度下，金管局仿如金漆招牌的“超级找换店”，在资金流入时、港元兑美元汇价不会升越7.75（即是强方兑换保证）。反之，在资金流出，港汇转弱时，金管局会在7.85出手，卖美元、买港元，保持汇率不会跌穿这个弱方兑换保证水平。“

但在陈德霖今日讲话结束后，港元应声下跌至7.8462，创33年来最低。

目前国际主流观点认为，当前港元走弱主要是受到香港和美国的息差扩大导致的套利交易所致。

华尔街见闻在主编精选文章《读要闻 | “美元荒”这只蝴蝶扇动了翅膀 香港感到扑面而来的寒意了吗？》中也提到，尽管香港金管局跟进了美联储的每一次加息，但市场利率的上行幅度却没有跟随上升。比较政策利率和HIBOR利率可以发现，自从美联储开启加息，HIBOR的中枢利率仅小幅上行。如此一来，美国与香港的利差明显扩大。港币的下跌也和这一利差的走高同步发生。

今日，1个月伦敦银行同业拆息（LIBOR）持续上升，报1.85382；同时1个月本港同业银行拆息（HIBOR）则报0.80857，两者息差扩阔至1.04525，或进一步令港元走弱。

彭博此前曾报道，香港当地较低的贷款成本诱使投资者借钱买入美元，进而也压了低港元汇率。

美联储如预期加息，从德银的统计来看，最大的受益者可能就是美国的那些银行了。

北京时间今日凌晨2:00，美联储宣布加息25个基点，联邦基金利率上调至1.5%-1.75%。德银认为，在本次加息之后，美联储一年要为银行的超额准备金支付367亿美元利息，这和基于此前利率水平得出的数字相比，高出50亿美元。

华尔街见闻稍早提及，美联储货币政策委员会FOMC会议全票通过加息决议，这是鲍威尔任主席以来美联储的第一项利率政策决定。

会后公布的利率预测中值“点阵图”显示，美联储联储官员预计，2018~2020年加息次数分别为三次、三次、两次。

此次15名官员之中有7人预计今年至少加息四次，去年12月这样预测的官员仅有4人，去年预测者16人。大多数官员预计明年加息三次，去年12月预计2019年约加息两次。

他们预计，2018年底联邦基金利率为2.125%，持平去年12月公布的上次预期值；预计2019年底联邦基金利率为2.875%，上次预期2.688%；预计2020年底联邦基金利率料为3.375%，上次为3.063%；更长周期的联邦基金利率料为2.875%，上次为2.750%。

如果美联储今年继续加息两次，德银的计算显示，美国银行业今年全年收到的超额准备金利息总额将达到465亿美元，比去年的259亿美元高出80%。