努力做“把命令下达清楚”的基层指挥员******
下达命令，务必清楚明确
■杨元超
不久前，我作为基地前进指挥组成员，随某旅夜间火力突击演练分队跟训。部队出发前，发射连连长在班排骨干会上提了不少要求。我旁听了一会儿，觉得他说的有些空泛、不够具体。比如，要求遭“敌”精准打击时各车灵活处置，却没说何时进行伪装、能否脱离梯队自行疏散隐蔽；安排兼职卫生员在出现人员“伤亡”时迅速处置，却对兼职和本职工作冲突时哪个优先没有明确；强调严格按规程操作，却对紧急情况下容易变形走样的环节没有强调提醒……而这些，恰恰是班排骨干最关心的点，也是他们在会后最需要给所属战士明确的。再一看听了连长讲话的骨干们，很多也是一脸茫然的样子。
回想起自己担任指导员的经历，“把命令下达清楚”，也是战士们给我上的第一课。记得上任不久，我连就参加了一次阵地外围警戒任务，事先我只给各警戒小组大体划分了范围，对一条平时很少有人车经过的“断头路”却没指定责任人，只说“有情况各小组兼顾一下就行”，结果当晚的导调课目恰恰是小股“敌特”从这条路上潜入。由于相邻两个小组在警戒巡逻时都对这条路“一带而过”，导致“敌人”差点渗透到装备附近，要不是操作号手及时发现，整个发射行动就失败了。
任务结束，我把责任归咎于警戒人员主动作为意识不强、不知及时补位，还当众批评了这两个小组。但我从战士们的眼神中感到，他们感到很委屈，甚至有些不服气。事后，副连长找到我开诚布公地说：“这次真不能怪战士们，怪就怪你没有把命令下达清楚。”
一语点醒梦中人。循着副连长的话反思，我发现自己除了这次任务外，在日常工作中也有不少命令下达不清的情况。开连务会部署工作，有的骨干几乎不动笔记录；晚点名讲评工作，队列里明显有人心不在焉……细细回想，出现这些现象的原因就是当时自己讲了不少正确的废话和“两头堵”的车轱辘话，而对官兵迫切想知道的“我该干什么、怎么干、达到什么标准”等，却囫囵吞枣、语焉不详。
认识到自己的问题后，再下达命令、布置任务时，我努力做到把方向目标指清楚、把标准要求尽可能量化到“米秒环”、把责任压实到具体人。如此一来，开会的时间变短了，任务却安排得明明白白。后来，有不少骨干反映，指导员讲话终于能说到点子上了。
战士们的鼓励，引发我更深的思考。作为一线带兵人和基层指挥员，“把命令下达清楚”很难吗？想想其实并不难，关键在于下达命令前一定把情况弄清、把任务想透，下达的命令一定要简明扼要、易于理解、具体可行，同时明确重点难点堵点，并给出相应的解决方法。战场上、工作中，固然需要官兵们发挥主观能动性，但绝不能因此而在安排任务时含含糊糊、大而化之，更不能故作高明地卖个关子，让部属去揣摩和猜测。因为，只有上级把话说清楚，下级才能把事干明白。
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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