中新社70年|忆九八抗洪:伴着洪峰走,枕着长江睡******
编者按:
本期小牛工作室特邀参加1998年抗洪报道的中新社记者顾立军、田惠明,为大家回忆九八抗洪采访和应对“汛考”的难忘往事。
灾区欢迎三种人
24年前,1998年8月,沿江诸省,阴云密布,连月不开,暴雨如注,十日不停,恨不得将20世纪最后两年的雨水一下子倾吐出来。
四川的嘉陵江、岷江、乌江、沱江,湖南的湘江、资江、沅江、澧水,湖北的汉江,江西的赣江,呼啸着涌入长江,长江水位持续暴涨,洞庭湖满了,鄱阳湖溢了。滚滚江水,浩浩荡荡。
一时间,抗洪救灾成为举国上下的头等大事。
关键时刻显真情:身着绿衣的解放军官兵冲上了江堤,扛沙袋、堵管涌;穿白衣的医生护士赶到了灾区,医病患,救伤者;媒体记者闻风而动,穿梭在长江两岸,拍灾情,录实况,将军民团结抗洪救灾的新闻及时传至海内外。他们是灾区最受欢迎的三种人。
中新社的记者不用扬鞭自奋蹄。
此时,时任湖北分社社长章敦华正全力以赴,疾走长江两岸。武汉支社长柳俊武镇守三镇,三峡支社长罗德惠负责宜昌,江西分社长段八一出征九江,总社摄影部多位记者急赴鄂、赣两省灾区,大家合力同心,及时将长江抗洪新闻采写发出。
眼看着洪灾越来越严重,总社又派出了一支抗洪采访小分队,于8月13日中午,乘白色桑塔纳、蓝色吉普车,驶出总社大门,向着长江抗洪前线出发了。
报道组成员有:时任社长助理顾立军为总负责,总编助理田惠明协调图文发稿,湖北分社长章敦华负责采访总调度,文字记者陈建、赵胜玉、陶社兰,摄影记者为邹宪。司机杨福顺、林宪。
星夜驱驰 奔赴荆州
我们星夜驱驰,沿高速公路直达郑州,稍作休息,又走107国道南下,当时京广高速还没有修到武汉。
我们马不停蹄,终于在14号傍晚时分,跨过了长江大桥,与章敦华会师于武昌城下。
15号我们在武汉市区采访,登黄鹤楼头远眺:江水翻滚横流,江面宽阔无涯,水位即将贴近长江大桥了。昔日江上百舸争流,今日没有一艘行船。
武昌沿江大道上,处处是堆的山高的沙袋,用以阻挡肆虐的江水入城。我们登上沿江大堤,穿行街头巷尾,一边察看水情,一边制定下一步的采访路线。
敦华社长的家乡在荆州公安县,他对长江再熟悉不过了。他说:“荆江大堤是长江的生命线,荆州沙市水文站是荆江大堤的晴雨表,荆州公安县是长江的分洪区,万里长江险在荆江。我们应该立刻赶到荆州去。“
事不宜迟,16日清晨, 杨福顺、林宪不顾疲劳,驾车飞速向五百里开外的荆州驶去。我们这两辆采访车此次发挥了巨大的作用,它兼有多种功能。
一是交通功能:哪里出险情,哪里有新闻,我们的采访车就可以每小时百公里以上的速度尽快抵达。
二是办公功能:我们的照相器材、电脑、传真、录音机、传真机、水情资料、地图等办公用品均在车内,大家在行进之中就可以打字发稿、研究题目、拟写采访提纲。
三是餐厅功能:我们的车上装有矿泉水、饼干、方便面、水果、香烟等,渴了、饿了就在车上解决。停车后,两位司机会及时采购补给。
四是卧室功能:采访车也是卧室。累了、困了就在车上打个盹儿。养精蓄锐,上车就睡,体力迅速恢复。下车就干,不知疲倦,一直保持良好的采访状态。两位司机可以停车大堤下,抓空睡会儿。
中午抵达荆州,我们站在荆州抗洪指挥部五楼顶上望去,数十米开外即是荆江大堤,长江第六次洪峰正滚滚而来,堤内是一望无际的浩瀚江水,水位已经超出警戒线两米多,快与楼顶齐平了。
如果荆江大堤一破,江水不但吞没荆州古城,而且一路向东,直逼武汉。可以说保住荆江大堤,就是保住了武汉三镇。
留下还是撤离?
此时,暴雨依然不停,水位一高再高,当地的水利专家告知,要想保住大堤,确保武汉安全,万不得已的情况下,只有在荆州对岸的公安县北闸大堤炸坝分洪,公安县有一个已经规划好的分洪区。
不容耽误,我们要立刻赶到公安县去,荆州与公安县隔江相望,只有几十里的距离,但江面上早已封锁,轮船停驶,摆渡停开,荆州也无大桥横江。
此时要想到对岸的公安县,只有驱车向西100多公里,那里有枝城长江大桥,过桥后再向东折回100多公里,才能到达公安县。两位司机二话不说。继续驾车长途奔驰,终于在傍晚时分到达了公安县城。
由于分洪已经提前预警通知,几十万村民准备“舍小家保大家”,要提前开始撤离。逆行者是解放军战士,他们列队扛锹,喊着口号跑向江边。
湖北媒体同行告知:公安县北闸的大堤上已经挖好了一百多个爆破坑,里面填装了近二十吨炸药。
万事俱备,只等当晚上九点后,中央一声令下,即可炸坝分洪。要炸开分洪的口子长2500米,届时,长江水将一路咆哮倾泻……
如果这样,几十万亩良田将被淹,几十万人口将流离失所,公安县分洪区将是一片汪洋。
怎么办?我们报道组是留下来坚守,还是撤离到安全地带?留下,可以采访到分洪现场鲜活的新闻,记者聚集的公安县抗洪指挥部的三层楼顶还可以抵挡一阵。
离开,关键时刻记者哪能撤离现场!但两辆采访车泡在水里,将彻底报废。
几十万人的家园保住了
怎么办?敦华社长坚定地说:“公安县就是我的家乡,我要留下来”。顾立军说:“九一年安徽淮河水灾我就在现场,我有抗洪的经验,我留下。”
摄影记者邹宪表示,我也要留下来,我用相机记录下炸坝分洪的瞬间。其他几位记者也表示愿意留下采访,让车辆撤离。经过一番讨论,最后决定顾、章、邹三个人留在公安县城,其余的撤到50公里开外的一处叫藕池的高地。
就这样,他们三人冒着生命危险留在了公安县城。其余的人驾驶两辆车急速向高岗之地驶去。
此时已经快晚九点了,公安县城已是漆黑一片,老百姓基本都撤离了,只有军车和军人们在行动。大喇叭还在反复播放着赶快撤离的通知。
我们驾车出了县城,沿着公路狂奔,一路暴雨倾盆,雷电交加,雨刷器用最快的速度来回的刷着,但仍看不清前面的路,车窗外白茫茫一片,大家谁也不说话,司机紧握方向盘,手在发抖,仍然拼力的前行。
我们睁大眼看着窗外,寻找着高点儿的建筑物。大家都表示,一旦分洪的江水追过来,我们就弃车跑到制高点上去,或者爬到大树上。
好在一路有惊无险,一个多小时后,我们终于看到了灯火,看到了高岗之地上避险的受灾民众,这时大家才松了一口气。
8月16日,这是一个不眠之夜,我们不时打探着公安县的消息。
一小时一小时地过去了,深夜两点多,终于,肆虐的江水有所收敛,荆州沙市的水位停在了45.22米,远远高出可以分洪的水位,据说这是150年来长江历史上的最高水位。
这是一招险棋,中央高层临危不乱,科学决策,指挥若定,坚持住了,没有下达炸坝分洪的命令。大坝保住了,公安县保住了,几十万亩良田保住了,几十万人的家园保住了。
伴着洪峰走,枕着长江睡
17日上午,我们的报道组又会师了。从17日起,我们又沿长江两岸的石首、监利、洪湖、赤壁、咸宁、岳阳一路采访,伴着洪峰走,枕着长江睡。
敦华社长得知了洪湖市长的行踪,知道其日夜坚守在长江边的一艘船上。堤在、船在、人在,这艘船就是洪湖市抗洪救灾的指挥部,市长吃住在船上已经几十天了。
敦华社长连夜前去采访,没有灯,打着手电做记录。采访回来后,熬夜写就了专访洪湖市长的稿件。
记者陈建、赵胜玉、陶社兰更是勇者无畏,来到原42军叶军长的石首市抗洪指挥部,并自报家门进行采访,豪爽好客的叶军长被记者勇敢的精神感动了。
这位将军似乎与记者们很投缘,不但接受了我们的采访,还相约第二天,一起乘冲锋舟深入孤岛村庄,去查看被困的灾区。看看救灾的战士们,以鼓舞士气。
要知道,能深入到被淹的村庄去现场采访,没有船是寸步难行的。机会难得,第二天上午,我们身着橙色救生衣,随着叶军长一行,乘上冲锋舟,向着险情最严重的村庄驶去。
我们看到,灾区险段,战士们有的泡在泥泞中挖土,有的扛起沙袋一溜小跑,将沙袋垒在堤坝上。顾立军真是有经验,他钻进受灾民众的帐篷里,摸摸被子,看看锅里,又递给老乡们香烟,与他们深入交谈采访,民众将许多的心里话都讲给了他听。
邹宪的相机不停地拍着,留下了一个又一个难忘的画面。记者的稿件不停地写着,一篇篇传回了总社。值得我们自豪的是,报道组采写的《灾区欢迎三种人》稿件,角度新颖,文笔流畅,后来荣获了第九届中国新闻奖二等奖。
24年过去了,在1998年长江抗洪报道中,我们目睹了世纪大洪水的惊涛骇浪,我们经历了十几天采访的惊心动魄,我们留下了刻骨铭心的回忆,这段经历成为了我们新闻生涯中一段难忘的旧事。
作者:顾立军 田惠明
AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里****** 有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。 上传一张图片,或者输入一些简单的关键词,系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间,AI绘画开始在互联网社交平台走红。 AI绘画,顾名思义就是利用人工智能进行绘画,是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品,通过算法对其内容和风格特征进行解析,最后再生成新的作品,所以算法是AI绘画的核心。 当前,“凭空”生成图像的AI绘画,其实也会动辄“翻车”:也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像,下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。 事实上,AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交,那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。 AI绘画是如何实现“凭空”生图的?除了娱乐外,AI绘画还有哪些潜在的应用前景? 从“以图生图”到“语音生图” 2022年,由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而,这个作品的创作者不是艺术家,而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。 这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里,先输入几个关键词,如光源、构图、氛围等,得到了100幅作品,再进行约80小时的修图修饰,最终选出3幅作品,最后把图像打印到画布上。 通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品,让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。 “人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末,当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说,最初的AI绘画方法比较简单,比如一张普通的照片,通过一些图像处理的算法,把照片像素进行几何或者色彩上的变换,然后再调节不同参数,就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。 经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。 AI绘画主要依靠三种技术模式实现 董未名介绍,目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。 “图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取,实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合,从而生成新的艺术图像。”董未名举例,如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品,通过图像风格迁移技术进行融合,就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。 不过,在董未名看来,图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络(GAN)算法,它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强,笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距,所以长久以来,AI绘画一直“籍籍无名”。 当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时,图文预训练模型的出现,加速了AI绘画的崛起。 “依托图文预训练模型,只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片,算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似,艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例,比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练(CLIP)算法,就是利用图文特征“对齐”的能力,再结合已有的生成模型,实现“以图生图”或者“图+文”生图。 不过,董未名坦言,图文预训练模型的推广也存在一些争议,有部分人认为,该模型在训练前期,需要用大量的图形处理器(GPU)进行数据训练,耗电量大、成本很高,而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为,也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型,用它完成更多的算法作业,只是这还需要时间的验证。 诚然没有一项技术是完美的,这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。 “目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型,这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型,然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示,扩散模型也存在弱点,由于模型对图片内容识别的能力不足,或者难以完全理解识别文字的意义,以及训练数据的偏差,有时便会生成“四不像”的作品。此外,扩散模型生成图片的速度比较慢,目前还达不到实时生成图片。 互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景 AI绘画目前的应用场景,更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆,短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时,此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动,百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。 有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标,人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想,不远的将来,AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。 “现在网络上充斥着很多不良内容,这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现,而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确,但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据,所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术,积累不良内容艺术作品的数据,并用以训练识别模型,以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。 在董未名看来,作为一种艺术呈现形式,AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局,因为这些赛道都离不开创意,AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入,实现对其创意的预览,甚至可以直接进行创作。 不过,董未名并不讳言,当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型,而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片,经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显,如果用画家的画去训练算法模型生成作品,那最后的版权属于谁呢?”董未名提出的问题,正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。 AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢,希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬,真正服务艺术创作、创造更多价值。(科技日报记者 金凤) (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() ![]() 网投平台地图 |