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本届赛事规模为15000人，其中全程马拉松3000人，半程马拉松9000人，欢乐跑3000人。随着发令枪响，一万余名跑友如奔涌的潮水冲出起点，踏着春雨感受九马醉美赛道的魅力。经过激烈地角逐，来自肯尼亚的KARANJAHEZRON以02：25：04的成绩斩获全程男子组桂冠；来自中国新疆的选手班列克加尔肯以02：29：08的成绩获得亚军；王嘉昂以02：32：21的成绩获得季军；来自肯尼亚的MWANIKIMARYWAITHIRA以02:57:46的成绩荣获全程女子组冠军；中国选手俸丽荣以03：01：38的成绩获得亚军；吴金萍以03：02：45的成绩获得季军；来自埃塞俄比亚的GETANEHFEKADUWONAFRASH以01:07:12的成绩获得斩获半程男子组冠军；中国选手孙宗扬以01：10：12的成绩获得亚军；段良玉以01：12：43的成绩获得季军；半程女子组前三名均被中国选手包揽。邓春燕以01：24：42的成绩获得冠军；陆苏丹以01：25：06的成绩获得亚军；张艳婷以01：25：43的成绩获得季军。

据了解，本届九马赛事在去年的办赛基础上对赛事路线进行了优化调整，赛道整体围绕八里湖、赛城湖两大城市内湖展开，呈现观山观湖观城的效果，让选手在奔跑中领略自然风光与城市风貌，感受时代新城的崛起，见证九江的高速发展。前半程串联起了市体育馆、博物馆、文化艺术中心等九江标志性建筑，让参赛者在行进中体会九江建筑之美；后半程进入获评“江西省示范健身步道”的赛城湖绿道，长约15公里、6000余株樱花竞相绽放，在这个春日带给参赛者们最富生机的唯美画面。

当前，九江市正加快打造“三个区域中心”、建设“一个美好家园”，高标准高质量建设长江经济带重要节点城市。而文化旅游是九江最响亮的品牌，文化承载着九江的深厚底蕴，旅游依托着九江的丰厚资源。九马赛事的成功举办，将“体育+”概念融入城市文旅融合发展大格局，让“小”路跑撬动“大”经济，全力推动城市文体旅融合发展提升新高度，实现新目标。

赵国华表示，数字化正在改变我们的生活，也在改变我们的工作方式，我们已经进入数字化的第二个阶段——万物互联。施耐德电气从两个方面来看待这个问题。第一方面，在可持续发展方面的数字化，施耐德是一个提供者，包括清洁的电气化产品、清洁能源产品，以及智能电网、智慧城市、智慧制造等；第二方面，施耐德也是一家很大的制造业工厂，在工厂中应用数字化技术，将工厂努力打造成为“灯塔工厂”、“透明工厂”、“标准工厂”、“绿色工厂”。

赵国华认为，数字化转型不是一个简单的演变，而是一场真正的革命。它会影响生产的两个主要因素：生产的效率和生产的可持续性，同时也打破了过去的孤岛：能源系统和流程之间的孤岛、机器以及工厂管理的孤岛、供应与需求的孤岛以及生命周期的孤岛等，通过数据的有效连接与赋能，整合资源和系统，打造实时的生态系统，让工厂更有活力，让管理更有效率，让创新更有价值。数字化推动效率提升，同时也让创新更具颠覆性，有五个优先考虑的领域：一是万物互联，二是数据结构化，三是数据运行及其绿色发展等，四是优化流程及其数字孪生和模型，五是数字化的安全。

约瑟夫•希发基思指出，当今世界，对人工智能的终极目标存在两种不同的观点。有些人认为它应该是通用人工智能，旨在构建超越人类思维能力的，在医疗保健、金融、交通运输和制造业等多个领域做出有效决策的超级智能代理。另一些人则认为，其终极目标是实现自主的人工智能，构建具有人类水平的智能机器，能够替代人类在现有组织中的工作，如自动驾驶汽车、智能工厂、自治的网络等等。但是目前我们所拥有的，还是一个弱人工智能，是智能助手，它通过与用户的互动来提供服务。约瑟夫•希发基思相信现在有三种不同的人工智能使用方式，包括作为助手、作为监视器、作为控制器来。中国可以利用自身庞大的工业系统，在迈向自主人工智能的道路上取得领先地位。

人工智能面临两种主要风险，一种是技术风险；另一种是人为风险，它可以通过监管或者法律的框架来控制。对由于人工智能所带来的自动化导致的失业问题，也可以通过适当的社会政策来应对。除此之外，还有两种社会性风险，一种是怎么在选择和性能之间取得平衡，如果我们不能确保系统是以公正、中立的方式使用可靠信息，则不要将决策权交给系统；另一种就是性能的提升，我们要考虑其是否与人类控制的缺失相平衡。

对于怎样建立一个全球性的监管框架，约瑟夫•希发基思表示，人们都认识到必须要对人工智能进行监管，但对在实际中如何进行监管并没有达成一致。欧盟和美国之间，在人工智能监管方面也存在一定的差异。欧盟拥有更严格和更完善的人工智能监管法律，尤其是它通过了《人工智能法案》和《数字服务法案》，采用风险管理的方法，要求人工智能系统在关键性的应用中具有高度的可靠性。而美国的监管相对较少有强制性，例如它发布的《人工智能行政命令》，就包括一些建议和指导性意见。美国的监管者和大型科技公司的立场是一致的，他们倡导符合伦理的人工智能原则。但是从技术角度看，它并不是基于非常严格的技术标准对人工智能系统进行评估。

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