花丝织就锦绣 镶嵌内有乾坤******

　　金丝翼善冠

　　“繁花锦绣”捧盒 吴燕

　　“好事成双”柿子捧盒 吴燕

　　【艺术手札】

　　花丝镶嵌制作技艺作为“燕京八绝”之一，于2008年被列入第二批国家级非物质文化遗产名录。花丝镶嵌又称细金工艺，是“花丝”和“镶嵌”两种制作技艺的结合，作为中华民族历史上的千载古艺，其精致、细腻、华丽的特色代表了金银器传统工艺的巅峰。

　　当人们看到一件花丝镶嵌作品时，往往无法用语言来形容它的美。360度全景观看，每个角度都婀娜多姿，美轮美奂，仿佛不是人为，而出自天工。但人们对花丝镶嵌的了解相对匮乏，即便在北京，对它的认知度也并不算高。究其原因，一方面是因为其工艺繁复、用料昂贵，古时多为皇家所用，百姓在民间很难见到；另一方面是其制作过程漫长而枯燥，需要具有虔诚之心及坚定意志的人来完成，很多人往往沉不住气，半途而废。

　　我国的花丝镶嵌制作技艺成熟于秦汉时期，出土的汉代花丝镶嵌器物数量相对较多，到东汉时制作技艺更加成熟。魏晋南北朝至唐宋元时期，该制作技艺得到不断发展与完善。唐朝国力强盛，经济繁荣，文化发达，花丝镶嵌制作技艺进入全新的发展阶段。两宋时期，金银器的制作风格不再像唐代那样气势恢宏、雍容华贵，而是追求新颖雅致的格调，充满了生活气息，具有典型的时代特色。到了元代，北方游牧民族的花丝镶嵌制作工艺则较为简洁，讲究实用性。

　　明代万历皇帝的金丝翼善冠，被认为是中国古代花丝镶嵌制作技艺的代表作之一。精妙细腻的花丝镶嵌工艺一直为宫廷御用，所谓“花丝万缕织金冠，妙手镶嵌有乾坤”，正是对这项精妙工艺的高度概括。可以说，花丝镶嵌织就了一部古代皇家珠宝史。及至清代，皇家金银器的制作更加奢华，追求雍容华贵、富丽堂皇之感。

　　正是经历了明清两代的发展，皇城脚下才形成了当今独特的北京花丝镶嵌制作技艺。北京的花丝镶嵌工艺最为齐全，发展出了独特的皇家宫廷艺术风格，以编织、堆垒等技艺见长。一件精美的花丝镶嵌工艺品往往是多种工艺的结合，制作工序极为复杂。首先要制成胎型，施以花丝、锼、錾等工艺，再经烧焊，制成半成品，然后经过酸洗、烧蓝、镀金、压亮、镶嵌等工序才算最终完成。

　　近年来，随着国家对中华传统非遗文化的重视以及文化自信的不断增强，我们欣喜地看到，非遗国礼频频亮相国际展会，中国传统非遗技艺展演等活动层出不穷，“大国工匠”的评选与技术交流、工艺美术实训基地的建立以及非遗技艺进入中小学校园……非遗技艺作为中华优秀传统文化的载体，得到了继承与发扬，薪火相传、后继有人。

　　在当今的市场经济环境下，非遗传统技艺产品想要突出重围，获得一席之地，就要从思维上创新，从技术上改良。通过多年来对工艺的探索以及从事产品开发积累的经验，我认为工艺美术产品在创新过程中要遵循艺术与市场的发展规律，创新既要体现出工艺的特色、时代的特征，同时在设计理念上还要符合当今市场的需求，精准定位，适时转变发展的方向。

　　传统的花丝镶嵌技艺因消耗较多的贵金属材料与人工成本，价格过高，制作周期较长，难以得到市场认可。怎样才能突破这一瓶颈呢？可以从材料的选择以及搭配比例上进行调整。笔者在创作“好事成双”柿子捧盒时，便融入了将贵金属与其他材质相结合的理念。在拟定设计方案时，我选用了传统中式的红与金二色，给人以高贵典雅的享受。盒盖部分运用花丝镶嵌工艺，大面积的盒身则选用铜胎景泰蓝工艺。花丝的金与景泰蓝的红相映生辉，端庄大气，同时也节约了材料成本，两全其美。

　　在设计“有凤来仪·凤冠套装”时，我则运用3D建模技术进行了最初设计效果图的制作，不仅可以快速呈现出产品各角度的效果，还可以及时调整产品结构中不妥当的地方，比手工制作完成之后再调整要节约出大量的时间和精力。在实际制作中，我将手工工艺与机制工艺相结合，最终的呈现效果毫不逊色于纯手工制作，不仅节省了大量人工成本，且能够形成量产，便于销售。这些产品试制的成功案例，很大程度上增强了我们工艺美术从业人员的信心。在当今的信息时代，适当地引入计算机辅助手段，改变传统设计制作的流程，这些技术变革大大促进了传统工艺美术产品的创新与发展。

　　弘扬中华优秀传统文化，传承工艺美术非遗技艺，希望有更多的人能够爱上花丝镶嵌并将其传承下去，让这项巧夺天工的古老技艺继续在人间闪耀着迷人的光彩。

　　（作者：吴燕，系北京工艺美术大师、北京市高级工艺美术师）

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)