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)
历史最低价！特斯拉大降价意欲何为？******
中新网1月7日电(中新财经 葛成) 6日，“特斯拉降价”话题登上热搜。此前，特斯拉已屡屡因为价格调整，尤其是降价的话题登上热搜引发热议。
特斯拉降价，为何经常引发反响？背后有何市场图谋？
1月6日，特斯拉官网两款车型售价截图。两款车型降至历史最低价 特斯拉高管回应
据特斯拉中国官网显示，特斯拉国产车型降价，两款车型已降至历史最低价。其中，Model 3起售价22.99万元，Model Y起售价25.99万元。此前，这两款车型的起售价分别为26.59万元和28.89万元。
在相关话题登上热搜后，特斯拉外事务副总裁陶琳回应称，“特斯拉价格调整的背后，涵盖了无数工程创新，实质上是独一无二的成本控制之极佳定律”。陶琳还称，特斯拉从“第一性原理出发”，坚持以成本定价。
不过，这番回应却难以与刚提车的老车主形成共鸣。有车主在网络上发帖称：“特斯拉降价，他不到一个月就亏了三万五，2022年买车的车主就是个笑话。”也有车主表现得淡定一些，表示“笑着安慰自己‘早买早享受’。”
虽然车主态度不一，但特斯拉在三个月内连续降价两次却是不争的事实。2022年10月，特斯拉宣布降价，Model 3和Model Y两款车型降价幅度为1.4万元-3.7万元。
图为特斯拉上海超级工厂。 特斯拉方面供图降价背后，特斯拉去年交付量未完成马斯克的目标
此前，特斯拉的降价幅度虽然不小，但并没有对其提振销量起到“立竿见影”的效果。
乘联会发布的中国市场预估销量显示，特斯拉在12月交付了55796辆中国制造的电动汽车，这是五个月来的最低水平。这一数字较11月份下降44%，较上年同期下降21%。
特斯拉近日公布的年度产销数据显示，2022年，其全年产量为1369611辆，同比增长47%；全年交付量为1313851辆，同比增长40%。虽然产销双双突破了百万辆大关，但交付量距离马斯克在2022年初定下的提升50%的目标仍有差距。
当地时间1月5日，特斯拉股价收跌2.9%，报110.34美元。2022年，特斯拉股价累计下跌约70%，创下自上市以来最糟糕的年度表现。
资料图：特斯拉Model 3。 中新社记者 易海菲 摄特斯拉逆势降价的“底牌”，是什么？
进入2023年，受新能源汽车购置补贴终止影响，包括比亚迪、大众、奇瑞在内的十多家车企都陆续宣布对旗下新能源汽车涨价。
这样的背景下，特斯拉为何要“反向操作”，底气何来？
财报显示，特斯拉2022年第三季度营收近215亿美元，同比增长56%。按美国通用会计准则，特斯拉第三季度营业利润为37亿美元，营业利润率为17.2%。其中，特斯拉单车利润约为9570美元(人民币6.93万元)。
在单车利润这一数据方面，大多数新能源车企难以与特斯拉抗衡。
财报数据显示，2022年上半年，包括蔚来、小鹏、理想在内的“造车新势力”单车利润仍为负值。东吴证券预计，与特斯拉一样，同为新能源制造车企的比亚迪，2022年第三季度单车净利润约为1万元，虽然创下历史新高，但相比特斯拉依旧差距明显。
上述优势成为了特斯拉降价的“底牌”之一，也是特斯拉市场竞争的一个重要“杀手锏”。
市场分析人士认为，特斯拉的“历史低价”，将在2023年进一步加剧新能源汽车市场的竞争，让消费者享受到实惠，但对部分利润微薄或是负数的车企而言，无疑是“重磅一击”。
特斯拉降价了，你会买吗？
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