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让煤更加“清洁”——记全国矿物加工专家、中国矿业大学教授赵跃民******

　　光明日报记者 苏雁 光明日报通讯员 陆金玉 刘尧 李秀

　　煤炭，远古太阳的精灵，闪耀着亿万年的光辉，在中国乃至世界能源史、工业史上都具有举足轻重的地位。

　　在中国煤炭界，就有这样一个人，他以国家需求为导向，扎根煤海矿山，攻克了干法选煤、高效筛分等世界性难题，为绿色低碳中国建设作出了重大贡献。他，就是我国矿物加工专家、中国矿业大学教授赵跃民。

　　一生不变的信念

　　1982年，本科学习机械专业的赵跃民考入中国矿业学院北京研究生部，他惊喜地收到了著名选矿专家陈清如教授的一封信。陈清如向他介绍了选煤发展的方向，希望他能够读自己的研究生。当时对选煤尚不了解的他并没多想就同意了，从此与选煤结下不解之缘。

　　陈清如，中国工程院院士，我国矿物加工学科的奠基人和开拓者之一。在湿法选煤长期占据历史主流的条件下，他创造性提出了空气重介质流化床干法选煤理念。

　　作为陈清如的第一位硕士生，也是第一位博士生，赵跃民跟随导师以矿为家，进行技术攻坚。1994年，世界上第一座空气重介质流化床干法选煤工业性试验系统在中国调试成功，在世界选煤界引起轰动。这意味着缺水和高寒地区及遇水易泥化的煤炭分选从此有了另一种可能。

　　1998年，陈清如由于年事已高，把干法选煤的重担交给了赵跃民。

　　赵跃民带领团队与唐山神州机械集团等产学研用合作，自主创新，经过多年的攻关，突破了国内外传统湿法和风力选煤的模式，研制了新一代干法重介质流化床与大型复合式干法分选机，开发了模块式高效干法选煤工艺系统。2013年，世界上第一座模块式干法重介质流化床选煤厂新疆公司（现为国家能源集团新疆能源有限责任公司）矿区拔地而起，成功选出了灰分小于3.5%的超低灰煤，在国内外首次实现了煤炭高精度干法分选，为我国干旱缺水地区、高寒地区及易泥化煤炭高效洁净分选提供了有效途径。中国煤炭工业协会在鉴定意见中写道：“该技术居国际领先，是世界选煤技术的重大突破。”

　　“煤炭高效干法分选关键技术及应用”这一创新成果获得了2018年国家科技进步奖二等奖。国际选煤权威期刊主编评价说：“中国是干法选煤的领先者。”美国、日本、加拿大等国学者长期跟踪着赵跃民团队的研究。

　　一个挑战接着一个挑战

　　从基础理论的提出，到实验室实验、中间试验，再到工业化试验，最后到技术的大规模工业运用，每行一步，都要爬坡过坎，付出巨大的心血。

　　事非经过不知难，成如容易却艰辛。

　　20世纪末，随着我国工业生产、社会经济发展对能源的需求越来越大，我国煤炭工业快速发展，选煤领域新的问题也接踵而来。行业的痛点，正是科研的切入点。

　　“必须尽快攻破这些卡脖子问题！”赵跃民带着团队不分昼夜开展研究，成功研制出世界上第一台大型超静定振动筛，开发了高性能大型振动筛分技术，一举改变了国内大型振动筛完全依靠进口的局面，并且迅速打入国际市场，在全国14个大型煤炭基地得到了广泛运用，获2014年国家技术发明二等奖。

　　如何让更多的矿产资源（煤炭、金属矿、非金属矿等）得到清洁高效的利用？围绕细颗粒含量多、水分含量高、易泥化、近筛孔尺寸颗粒多这样的难筛分矿物，多年来，赵跃民以问题为导向，一步步摸索探求着，取得了一项项骄人的成绩——在国际上首次建立了筛体—粒群耦合筛分理论，开发了分布激振与刚柔耦合弹性筛分技术，使得难筛分矿物的高效筛分不再是难题。

　　一群人接力奔跑

　　赵跃民在选煤领域作出了卓越贡献。他是我国选煤领域第一个国家自然科学基金创新研究群体学术带头人，是国家杰出青年科学基金获得者和长江学者特聘教授，也是国家级教学名师。

　　他对学生的严谨让一些贪图舒服的学生“望风而逃”。对学生的论文，他最反复询问的一句话是——“这个数据你做了多少次，是否经过反复的验证”？很多时候，他的追问让学生冒汗。

　　但他又是开明的、开放的，一直坚持开放式的课题研讨。“搞科研得敢闯‘无人区’。只有你敢发表对这件事的看法，才有灵感的碰撞，产生一个新的思路、新的研究内容。”

　　国家杰出青年科学基金项目入选者段晨龙教授，常年深入生产一线，与工人吃住行一道，攻克干法分选与筛分、二次资源利用技术难题。国家重大人才工程青年项目入选者、80后特聘教授董良，瞄准智能精准分选、煤基碳材料构筑等开展研究。特聘教授张博33岁承担国家重点研发计划青年科学家项目，聚焦于研究低品质煤脱灰脱水问题。中国科协青年人才托举工程入选者、90后副教授江海深，不论严寒酷暑，在内蒙古、新疆等选煤厂，深入一线钻研3mm以下矿物深度筛分。

　　奔波于各大煤矿，穿梭于选煤车间，开展选煤智能化关键技术攻关，加强“一带一路”国家科技合作……如今，赵跃民和他的团队仍在“洁净煤”的路上努力奔跑着，为了那个几代矿大人共同的梦想——还祖国碧水蓝天！

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 08版）

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）