1月4日,在中国铁路上海局集团有限公司合肥车辆段合肥客车整备场,工作人员对旅客列车车厢车门进行整修。新华社记者 周牧 摄
今年春运期间预计客流总量约为20.95亿人次,比去年同期增长99.5%
春运工作专班副组长、交通运输部副部长徐成光介绍,与往年相比,今年春运人流高峰与疫情高峰叠加,是近年来不确定性最多、情况最为复杂、困难挑战最大的一次春运。初步分析研判,春运期间客流总量约为20.95亿人次,比去年同期增长99.5%,恢复到2019年同期的70.3%。从客流构成看,预计探亲流约占春运客流的55%,务工流约占24%,旅游和商旅出行分别约占10%,不少高校已在春运开始前放假,相比往年占比相对较小。
与往年相比,徐成光表示,今年春运还会有货运需求大幅增加、一线人员感染风险较大的新特点。“往年的春运一般是‘客增货减’,今年春运疫情流行高峰陆续到来,各类医疗防疫物资、节日生活物资和今冬明春的能源、粮食等重点物资运输需求均会有较大增长”“春运期间人员流动密集,货运物流活动频繁,人流物流高效流动和疫情高峰交织叠加,交通运输一线从业人员大面积感染风险激增,保证客运服务不中断、货运物流不断链也面临较大压力”。
铁路部门推出一系列便民利民举措,努力让旅客体验更加美好
每年春运,铁路都发挥着重要作用,今年春运铁路部门将采取哪些新的举措?对此,国铁集团客运部主任黄欣介绍,铁路部门优化春运的客车开行方案,精准落实好疫情防控措施,在乘车、候车、购票等环节,推出一系列便民利民举措,全力打造平安、有序、温馨春运,努力让旅客体验更加美好。具体如下:
春运期间,全民航日均安排客运航班11000班
中国民用航空局总飞行师万向东介绍,2023年春运是全面落实疫情防控优化措施,及“乙类乙管”各项措施以来的第一个春运,预计民航客流量将明显增长。“春运期间,全民航日均安排客运航班11000班,为2019年春运期间的73%左右。预计客流量总体将呈现错峰放假开学、错峰返乡返岗、错峰出游出行等特征,春节假期前后和元宵节后仍将出现旅客出行高峰。”
根据目前掌握的春运期间旅客订票情况,万向东介绍,订票峰值出现在1月18日(农历腊月27日)至1月20日(农历腊月29日)。从订票量来看,北京-三亚、上海-北京、北京-海口、深圳-昆明、深圳-重庆、杭州-昆明、深圳-成都等航线居于前列。
1月5日,在位于海南省海口市的中国南方航空美兰基地机库,工程师在对飞机进行检修。新华社记者 杨冠宇 摄
为全力保障春运期间的旅客出行需求,万向东介绍,民航局将支持春运期间国内航线加班,鼓励航空公司更灵活地调配运力,满足春运期间热点地区、热点航线的旅客出行需求,比如北上广等城市至三亚、海口、成都、重庆等热门航线。
与此同时,要求各机场加强与地方政府春运机构的联系,提前向当地通报夜间抵离航班、旅客量等信息,积极配合做好与城市交通“最后一公里”的顺畅衔接。
在航空服务保障方面,民航各单位将通过以下四方面做好春运期间旅客服务保障工作:
一是充分考虑市场、天气等主客观因素,进一步优化航班计划编排,切实减少因航班取消和延误给旅客出行带来的不便。
二是做好疫情防控相关工作,持续做好客流引导,减少旅客聚集,尽可能为旅客提供无接触式服务,并做好一线员工健康检测,和重点场所清洁消毒、通风,降低旅客感染风险,让旅客安心出行。
三是做好机上和地面各环节的服务工作,加强对残疾人、老年人、无成人陪伴儿童等特殊需求旅客的关爱服务,营造文明、温馨、和谐的出行环境。
四是通过采取增加热线线路、服务人员等措施,提升客服电话的接听率,及时处理好旅客的各项服务诉求。(记者:王莹)
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() |