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全国人大常委会法工委：中国已实现基层立法联系点31个省（区、市）全覆盖******

　　中新社北京1月10日电 (记者 梁晓辉)全国人大常委会法工委办公室主任孙镇平10日向中新社记者介绍说，法工委第四批10个基层立法联系点已增设完成，中国基层立法联系点总数达到32个，实现了31个省(区、市)全覆盖。

　　基层立法联系点，被形象地称为“家门口的立法”，民众可以就近到基层立法联系点，就立法工作提出自己的意见和建议。在过去，就有过一群中学生根据亲身经历向基层立法联系点提出关于未成年人保护法修订的意见，最终被采纳到出台的法律中。

　　目前，法工委已就152部法律草案等征求基层立法联系点意见，普通民众通过这个平台，“原汁原味”地提出了15000多条意见建议。

　　“基层立法联系点最重要的作用就是国家立法‘直通车’。”孙镇平介绍说，32个基层立法联系点覆盖区域人口达到5770多万人，越来越多的民众在家门口就能对关切的法律问题发表意见、表达诉求。

　　他指出，31个省(区、市)的“全覆盖”极大拓展了基层民众覆盖面及参与人数，对于发展全过程人民民主、保障人民当家作主具有重要意义。

　　此外，“全覆盖”还有利于进一步发挥辐射带动作用，推动国家治理体系和治理能力现代化。

　　据介绍，32个基层立法联系点，辐射带动全国各地设立了509个省级基层立法联系点和5000多个设区的市级基层立法联系点，形成了三级联动的工作机制，搭建起了基层民众共商共建共享的平台。

　　孙镇平表示，通过这一机制和平台，大家既可以反映法律问题，也可以反映本地社会治理问题，有效提高了社会治理效能，推动了法治中国、平安中国建设，促进社会治理成效更多、更公平地惠及全体人民。(完)

让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******

　　2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

　　本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。

　　最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。

　　受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。

　　在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？

　　在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。

　　同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

　　凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

　　该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。

　　该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）