多地“瞄准”促消费 哪些行业会出现报复性消费?******
中新经纬1月6日电 (孙庆阳)2022年12月份召开的中央经济工作会议提出,要把恢复和扩大消费摆在优先位置。增强消费能力,改善消费条件,创新消费场景。多渠道增加城乡居民收入,支持住房改善、新能源汽车、养老服务等消费。
多地出台政策积极促消费
近段时间,地方两会密集召开,安徽、山东多地在政府工作报告中将促消费列为2023年重点工作。广东、青海也出台了促进消费的多项政策。为何多地拼经济,重点“瞄准”促消费?
中国食品产业分析师朱丹蓬在接受中新经纬采访时表示:“投资、外贸、消费是拉动中国经济高速运行的三驾马车,在整个世界经济不确定因素较大的情况之下,外贸要实现大的增长是比较难的,而相比投资来说,最重要的还是在消费。”
当下,全国各地陆续出台促进消费的红利性政策。朱丹蓬预计,随着这些政策进一步落地,对于整个中国的消费来说有着非常大的拉动作用。
财经评论人谭浩俊进一步详细解释,由于出口受国际经济环境的影响很大,特别是欧美发达国家加大了对中国企业的限制力度,出口的难度将越来越大;这些年中国主要是靠基建投资、民生投资等来实现经济稳定增长,没有让经济出现明显下滑。
谭浩俊认为,目前,消费的潜力是最大的,具体体现在三方面:第一,消费市场在疫情影响下一直比较低迷,消费对经济增长的拉动作用一直没有发挥起来。随着疫情政策的调整,消费应当成为经济增长最重要因素之一。第二,消费活力是最容易激发出来的一项投资增长手段,疫情政策的调整对消费潜力的挖掘,形成了非常好的市场环境。因此,消费作为地方拉动经济增长的一个主要考量是完全应该的。第三,消费拉动可以出台很多具体的政策,如家电下乡、汽车下乡、鼓励汽车消费等。
从宏观经济层面来看,星图金融研究院高级研究员付一夫认为,全球经济下行压力较大下外需萎靡,需重点发力内需,而内需中消费最具弹性和潜力。特别像出行和线下类,均在疫情防控期间受到一定程度的压制。“疫情防控方案大幅调整后,对于消费市场最大的干扰因素已消除了。”
付一夫强调,客观来讲,政策调整对消费市场恢复或提振回暖起到了极大的积极促进作用,特别如旅游、餐饮、出行等;另一方面,政策特别重视促进消费,可以设想后续会在消费方面出台一系列政策。
哪些行业会出现报复性消费?
那么,各地区和行业在促进消费方面有哪些特点?哪些行业会出现报复性消费?对此,谭浩俊表示,消费在这三年受到很大压制,无论是传统消费,如餐饮、电影、娱乐,都可能出现报复性现象。
目前,海南等地的宾馆、饭店都出现了一房难订的现象,平台的订票率也非常高。谭浩俊预计,旅游消费或会成下一步消费启动的重要方面。
住房消费也有可能成为今后一段时间经济增长的重要推手。住房消费市场的低迷已持续多年,疫情得到控制后,住房消费也可能在刚需和改善性消费增加下出现反弹。
不过,谭浩俊强调,恢复的关键还要看开发商能否降价。如果2023年消费启动得好,不仅消费本身对经济增长的拉动会越来越大,同时也可以对企业的生产性投资起到非常重要的促进作用。“消费市场好→产品销售好→增加投资→扩大生产,形成良性循环。生产性投资增强,将带动就业和居民收入,进一步推动消费市场的兴旺。”
从各地促消费政策来看,手段越来越多样化。一些地方甚至针对消费场景打造手电经济、夜间经济等,以及围绕春季新年举办特色的促销活动,表现更加多样。付一夫表示,综合来看,各地的促消费政策是全方位的,在想尽办法提升消费者购物体验,这套消费组合拳还是挺漂亮的。 (中新经纬APP)
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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)