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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)
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？****** 中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？” 这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。 2022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(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。  美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。 “几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。” “今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。” 张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。 他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。” 张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
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