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今年春运抢票软件降温了！多地增设“夜间高铁”******

　　春节将至，返乡在即。不少归家心切的游子早早打包好行李，期待着回家过个团圆年。交通运输部的数据显示，预计今年春运期间客流总量约为20.95亿人次，恢复到2019年同期的70.3%。

　　记者注意到，蛰伏近三年的高铁今年春运期间密集增加车次，不少热门线路不仅高峰时段最小发车间隔不到十分钟，运营时间也延伸至深夜。运力增长叠加客流相对减少，今年春运的火车票紧俏程度不及疫情前的年份。

　　“居然没用抢票软件就搞定了往返车票，太开心了！”“终于不用发动亲朋好友帮我买助力加油包抢车票。”网友们在社交媒体上的分享显示，今年春运抢票软件的热度明显下滑。

　　错峰出行

　　热门线路仍可买到票

　　“3年没回家过年了，今年早早就抢票准备提前几天回家，多陪陪家人。”1月15日，在北京南站，王女士正拎着一个牛津布包，推着黑色行李箱一路小跑进站。“我老家在南京，来北京工作快7年了。”王女士早早就定好闹钟，盯着买票日期，在第一时间顺利地买到了回家并且靠窗的高铁票。“让我意外的是，订完票过了3天我再看的时候，发现平台上仍有余票在售。”王女士说。

　　北京南站春运期间客流流向主要集中在济南、青岛、合肥、南京、上海等地。昨天，记者查询了北京至上述城市的次日高铁票情况，发现均有余票，剩余高铁票较多的班次通常集中在上午10点之前，以及晚间较晚时段。旅客只要选择错峰出行，仍可顺利买到回家的票。

　　北京丰台站也首次迎来春运“大考”。“这是第一次从丰台站坐车回家，票很好买。”将搭乘高铁从北京回太原的张先生告诉记者。据铁路部门统计，春运期间将会有约93.6万人从这里出发，主要方向是太原、运城以及阜阳等方向。丰台站启用，也有效缓解了北京站和北京西站的客流压力。

　　运力增加

　　多地增设“夜间高铁”

　　随着高铁网不断延展，铁路客运能力正加快释放。

　　国铁集团客运部主任黄欣在今年的春运服务保障发布会上表示，节前，全国铁路高峰日最高可开行旅客列车6077对，客座定员904万人；节后，高峰日最高可开行旅客列车6107对，客座定员914万人；最大客座能力比2019年春运增长11%。高铁运力的显著增长，是“票更好买”的根本原因。

　　不少旅客都感受到了长途高铁列车接近公交的开行密度。旅客周先生说，他打算春节回青岛探亲，发现每日到青岛的高铁足足有20多趟，而且几乎都有余票。因此，他还将上周日已经提前预订好的1月18日车票取消，在1月17日下午两点多临时改签，重新订了一张当天下午5点多的高铁票。“车次多了，票也好买了，各个时间段都有，当天下班就能回家！”周先生说。

　　记者查询12306发现，北京至长沙的高铁列车，7点至8点就有5趟可选，最小发车间隔8分钟；10点至11点有4趟列车，最小发车间隔5分钟。不少热门线路均开通了“夜间高铁”来应对返乡高峰，如北京到武汉、哈尔滨、石家庄、郑州等地。以北京至哈尔滨为例，凌晨3:47至5:30有三趟高铁可供选择；北京至郑州，从凌晨0:53至6:15有12趟列车可供选择。国铁武汉局表示，节前从1月13日至1月21日，计划加开200趟“夜间高铁”缓解节前春运压力。

　　出行半径扩大

　　中长线度假需求回归

　　除了返乡过年外，不少人还打算在春节假期和家人相伴外出旅游。交通运输部的数据显示，春节期间预计探亲流约占春运客流的55%，务工流约占24%，旅游和商旅出行约占10%。

　　对于一些热门旅游城市，返乡探亲叠加旅游出行，高铁票依然抢手。“上周，我查询了北京至桂林的高铁票，发现春节前几天的票已经卖光了。”准备假期带着家人去桂林旅游过年的胡女士说。

　　根据同程旅行发布的《2023春节假期旅游消费趋势报告》，今年春节期间出行需求大幅上涨，中长线休闲度假需求快速回归，春运开启前一周，国内长线度假游产品咨询量同比上涨近20倍，春节前签证咨询量同比上涨8倍。

　　去哪儿平台数据也显示，2023年春节期间，铁路出行平均半径同比增长六成。同时，从酒店数据来看，春节期间连住天数大于3天的订单量同比增长两成，临近假期仍将继续增长。去哪儿大数据研究院副院长郭乐春认为，这些信号意味着，消费信心正在恢复，旅游业向着积极方向前进。“春节回暖是一个好的开始，我们有信心在暑期恢复到疫情前水平。”

　　记者 鹿杨 实习记者 夏骅

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）