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聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021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承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

威马汽车涨价 市场竞争白热化******

　　红星资本局消息，1月16日，威马汽车宣布，于2023年1月1日起针对W6、EX5-Z、E.5等多款在售车型进行价格调整。调整后，综合补贴后售价将上涨1.5万元-2.5万元不等。价格调整方案于2023年1月1日零时起生效，在此之前已完成定金支付的用户不受此次价格调整的影响。

　　威马汽车称，为打破“越卖越亏”的行业怪象，威马在2022年后半段开始战略性收缩新车交付量，并多次实施产品价格调整，以改善公司盈利结构，进而更好地支持产品研发和用户服务。

　　借壳APOLLO出行上市

　　就在1月12日，APOLLO出行(00860.HK)公告，将以20.2亿美元收购威马汽车子公司，并将以每股0.55港元的发行价配发及发行约288.25亿股。

　　这被视为威马汽车将通过APOLLO出行完成港股借壳上市。

　　接近威马汽车人士向红星资本局表示，此次与APOLLO出行双方战略并购，威马汽车上市路径进一步确定；阿波罗造车产业链与威马造车产业链可实现资源互补；战略合并后，威马借机实现品牌向上。据了解，完成尽职尽调后，威马或在本年二季度完成挂牌。

　　作为最早一批入局的造车新势力，威马汽车2022年接连被曝降薪、财产冻结，销量掉出第一梯队。汽车独立分析师刘昊向红星资本局指出，通过收购APOLLO出行实现港股上市，威马汽车不仅能解决资金问题，还能实现品牌与产品战略升级。APOLLO前身是德国小众超级跑车制造商Gumpert，并购后威马汽车将覆盖主流、高端和超豪华三大市场，提升资本市场想象空间，或重回造车新势力前列。不过也有业内人士对此并不看好。

　　行业或加速洗牌

　　业内普遍认为，“国补”退出后，2023年新能源汽车市场进入完全市场驱动时代，加上碳酸锂价格回落和特斯拉(TSLA.US)全球降价的鲇鱼效应，行业或加速洗牌。

　　进入2023年，特斯拉先后大幅下调中国、日本、韩国、澳大利亚、新加坡、美国、加拿大以及欧洲多国的电动车价格，引发全球车市震动。

　　1月6日，特斯拉中国宣布对国产车型调价，其中Model 3后驱版降价3.6万元，高性能版降价2万元；Model Y后驱版降价2.9万元，长续航版降价4.8万元，高性能版降价3.8万元，创下价格的历史最低点。

　　此后，特斯拉在日本降价约10%，在欧洲多国降价1%-20%，在美国降价最高19.7%，部分车型还将同时享有美国《通胀削减法案》的税收抵免优惠政策，最高降价2.05万美元。

　　在美国和中国，特斯拉出现了新车和二手车价格倒挂的现象。

　　不过降价也让新车销量上升。特斯拉门店销售人员表示，降价后进店顾客人数激增。

　　乘联会数据显示，2022年，新能源乘用车渗透率达到27.6%，较2021年提升12.6个百分点；预计2023年新能源乘用车销量850万辆，渗透率将达36%。

　　新能源汽车市场增速放缓，特斯拉降价让国内市场竞争白热化。红星资本局注意到，目前在国内与海外市场，特斯拉的价格区间已经与大部分造车新势力重合，甚至接近比亚迪(002594.SZ)。这也让国内新能源车企“出海”的难度增加。

　　特斯拉公司副总裁陶琳此前表示，特斯拉的价格变动是基于“成本定价”逻辑。业内人士认为，在供应链、规模化生产等优势下，特斯拉的毛利率远高于同行，仍有降价空间。

　　根据睿研咨询出具的报告，如果将来零部件价格下降，或特斯拉采用更优化的生产或零部件替换，按2022年Q3的成本价与2021年Q4的最低成本价比较，特斯拉还有3万元的下降空间。

　　成都商报－红星新闻记者 吴丹若

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）