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【寻味中华】重庆火锅：涮得了山珍海味 烫得了边角碎料******
中新社重庆1月24日电 题：重庆火锅：涮得了山珍海味 烫得了边角碎料
中新社记者 刘相琳
夜幕降临，重庆大街小巷中弥散着麻与辣的快感。一炉炉火锅渐次沸腾，翻滚的牛油，迸发出麻辣鲜香，令人欲罢不能。
火锅是重庆人聚会首选，几人围坐一口锅，毛肚的劲道，鸭肠的爽嫩，酥肉的香脆……觥筹交错间口腹之欲得到极大满足。“每天吃火锅遭不住(重庆话，意为受不了)，一周不吃也遭不住。”重庆人吴思这样评价。
重庆火锅协会会长陈国华说，重庆火锅有水派和陆派起源之说。普遍认为，清末民初，重庆是长江上游航运重镇，为了填饱肚子，船夫们常在江边随地搭起锅灶，用沿江两岸屠宰场丢弃的廉价动物内脏和牛油渣，拌上葱姜花椒等佐料一起下锅烫煮，这就是重庆火锅的雏形。
火锅匠人们总结出重庆火锅好吃的标准是“三水一堆”：吃了额头冒汗水；辣得流眼泪水；麻得流鼻涕水；桌上擦“三水”的纸用了“一堆”。
辣，不是重庆火锅的唯一标签。好吃的关键在香辛料之间复杂的配比。如今，重庆中心城区有超过3万家火锅店，外地人吃来大同小异，当地人却因底料的细微差别，分出“远近亲疏”。
重庆红汤火锅以味复合醇厚、重油重香著称。先将牛油放入旺火锅中熬化至170摄氏度左右，再倒入豆瓣、大蒜、大葱、生姜、香菜等，待熬成红油后再炒香，这是传统火锅底料的灵魂。
国家级中式烹调技能大师工作室创建人、知名火锅专家王文军说，正宗的重庆火锅底料，讲究麻、辣、鲜、香。牛油品质、原材料的选择配比、炒制的时长和温度，任何一个细节都可能成为影响味道的关键因素。
王文军说，辣椒让牛油增色去腥，豆瓣酱提鲜，大蒜增香，花椒增麻，佐料在热油中彼此融合。而醪糟则是不少火锅底料的秘密，酵母菌为锅底注入了生物驱动。匀速搅拌之下烟气升腾，两三个小时“寸步不离”的调制，冷却后再静待发酵7天，待各种原材料味道充分释放融合，才能成就饭桌上的麻辣鲜香。
把火锅分成九宫格，是重庆人的发明。中间格火大，要烫涮吃，东南西北四格，火温合适，不易煳锅，适合煮菜，四个边格，火力最小，适合焖煮食材。
煮菜顺序也有讲究，鲜鸭血和厚豆干要在没开火前进锅。底料烧开后，真正的老饕会先丢一把小葱和豆芽，滚上几十秒，将火锅的底味彻底唤醒。在东南西北四个横格中煮上老肉片和水滑肉等耐煮荤菜，中间格冒油泡时，才是烫菜的最好时机。
烫的核心不仅是熟，还要裹上油，让菜品吸味。鸭肠烫卷，毛肚烫泡，黄喉烫弯，腰片烫变色，多一分就老，少一分则不熟，烫涮之间菜盘已见底。
重庆火锅既涮得了山珍海味，也烫得了边角杂碎。鸭血、黄喉这些在其他菜系中被视为“鸡肋”的食材，却是重庆火锅最受欢迎的选择。而对脑花、牙梗等偏门食材的喜爱，更是将普通食客和老饕区分开来。
重庆火锅也正悄然发生变化。电子采购平台、机器炒底料、一次性锅底汤料的推广应用，用餐环境、调味技能等方面的改进，让纯正味道不会丢失，接受人群更广泛。
据重庆火锅协会统计，目前，小天鹅、德庄、刘一手等多家本土火锅企业，已累计在海外开店超600家，分布在20多个国家和地区的200多个城市。
夜色下重庆又开始沸腾，辣椒花椒“翻江倒海”，鸭肠毛肚“七上八下”的画面，依然不分季节地每天在这座城市里反复上演。(完)
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) （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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