“线上买菜难”，难在配送员******
中新网12月15日电 (中新财经记者 吴涛)“订单量较大，时效可能无法保障，请您耐心等待”“暂无可选配送时间”“本店铺可配送时间均已约满”“本站点当前运力已约满”……
近日，一方面居民反映网上买菜配送困难，另一方面企业表示配送运力不足，这该如何破局？
配送服务高负荷运转，服务缩水
近日，北京等地的市民反映买菜难，无论是物美多点还是美团七鲜，统统“不好使”，延迟配送或自提都是运气好能抢到订单的，其余的不是运力预约满就是没有可选择的配送时间。
记者14日体验时，叮咚买菜多个站点显示“本站点运力已约满”；美团买菜可以下单但是需要自提；七鲜提醒“暂无可选配送时间”；还有一些线上超市甚至直接称“本店休息啦”。
部分买菜APP表示“暂无可选配送时间”。截图有消费者反映，配送员表示部分社区只能送至楼下或社区门口，买时还有菜送货时就缺货了，服务大打折扣。记者注意到，很多买菜APP都标注“如商品缺货，系统将自动退款”。
多方回应，多举措提高配送效率
针对北京市民在疫情期间的物资需求，达达快送表示，将通过新配送员招募、老运力激活、人员补贴等多种措施增加骑士数量；另外还常态化配置四轮车进行集中配送，提高配送效率。
部分买菜APP表示时效受影响。截图京东方面表示，12月14日下午，京东从全国调集的首批1000余名快递小哥已陆续抵达北京，定向增援北京市内的快递配送等工作。他们将于15日起陆续投入到北京全市的快递配送工作中，后续还将有数百名小哥在本周内抵京。
物美多点工作人员对中新财经表示，北京地区200家门店覆盖店外自取点，还通过门店支援和“变阵”等方式增加运力。“变阵”则是将一些线下员工转去做线上工作，进行分拣、打包、配送等。
盒马表示，将通过盒马文职员工拣货、共享员工、临时租用餐饮企业员工等多种方式提高效率。“盒马超市在北京的45家门店全力备货，储备商品量已经达到平常的3到5倍，盒马北京的生鲜大仓也24小时运转。”
菜鸟则表示，对配送员进行超单激励，配送员每日达到一定的配送量，会触发配送员的激励，保障每个配送员的配送量都能在适度情况下调节到最优，从而也可以促进配送员带领自己的家人以及周边的朋友参与进来，增加配送产能。
13日，国家邮政局就保障首都邮政快递业末端畅通工作对北京市邮政管理局和各快递企业总部进行调度，保障首都邮政快递微循环畅通。
针对当前快递末端服务存在的问题，北京市邮政管理局表示，已多措并举制定实施强化版工作措施，明确“两天见到成效、一周恢复正常”的工作目标，即：两天内现存快递积压件全部清零；一周内尽快补齐快递小哥人员缺口，基本满足全市正常投递需求。
高薪难找配送员，待遇直线上调
近日，还有消息称，外卖配送员日薪达到1500元。不过有外卖配送员对中新财经表示，“没有那么高，只是最近单子比较多。”
“现在不是钱的事情，关键是没人，我周边很多同行都在发烧，我也刚中招了。”该外卖配送员称，如果负荷比较重，差不多每天能赚1000元左右。
盒马方面对中新财经表示，共享员工一天平均收入200元，但主要是承担拣货等工作，并不涉及户外配送，相对轻松。
资料图。中新社记者 富田 摄14日下午，记者还从交通运输部了解到，京东针对外地支援北京员工，薪酬按照员工前三个月平均工资给予最低保障，保底工资9000元每月。此外，每人每天给予50元的餐食补贴和150元的业务激励补贴。
你最近线上买菜了吗？配送时效如何？(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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