聚焦绿色数字新经济 两岸企业家共拓产业合作“新蓝海”******

　　(台海观澜)聚焦绿色数字新经济 两岸企业家共拓产业合作“新蓝海”

　　中新社厦门12月21日电 (记者 闫旭)“数字科技应用无所不在，成为推动经济发展的新引擎，台企在大陆内需市场大有可为。”参加2022两岸企业家峰会年会的台湾大学科技政策暨产业发展研究中心执行长詹文男如是说。

　　在20日于厦门举行的2022两岸企业家峰会年会上，开拓大陆内需市场、共拓数字经济“新蓝海”、探索两岸产业融合新模式等议题，成为两岸工商界人士关注的焦点。

　　詹文男认为，以数字经济为代表的新一轮科技革命和产业变革，带来了生产力的提升和产业的创新发展、转型契机；数字科技应用渗透到城市治理、公共交通、医疗、智能制造、家庭生活等方方面面，台企可积极布局云计算、物联网、元宇宙、集成电路、健康医疗等产业。

　　是次年会以“建构产业合作新模式，打造绿色数字新经济”为主题，推动两岸企业在制造业高端化智能化绿色化、数字经济、低碳产业等领域的合资合作。多位两岸企业家接受中新社记者采访时表示，两岸经济融合密不可分，广大台商应更积极主动融入大陆新发展格局，拥抱内需市场，分享发展红利。

　　厦门东亚机械工业股份有限公司作为一家扎根厦门30年的台资企业，一直探索数字化转型。“搞好数字化研发、生产和管理，这是一条光明大道。”该公司董事长韩莹焕称，通过数字技术对传统生产线进行智能升级后，生产效率显著提升，自动化和信息化水平大大提高。

　　两岸企业家峰会台湾方面理事长刘兆玄说，提升数字科技可有效促进产业绿色低碳转型，推动低碳化可大幅释放数字技术的发展潜能，加速产业的数字化应用创新和转型进程。两岸应携手合作，共同挖掘这两个极具长期发展潜力的新产业商机。

　　台湾中原大学国际贸易与经营学系荣誉教授、工商协进会顾问林圣忠表示，大陆新能源汽车、新能源电池走在世界前列，台湾半导体产业在全球占有重要地位。“两岸互补性强，可共同打造芯片产业链。”

　　林圣忠建议，两岸产业界更多聚焦绿色减碳、生物科技等行业领域，构建符合新时代要求的两岸产业合作新业态和新模式，增强两岸产业链供应链的韧性，着力提升两岸产业融合的层次。

　　“一带一路”绿色发展国际研究院执行院长张建宇亦建议，两岸企业家携手掘金绿色基建、绿色能源、绿色交通、绿色金融等重点领域，共同构建绿色低碳循环产业链，推动两岸绿色低碳产业又快又好发展。

　　不少与会台商认为，在2050年前将工业化以来的全球变暖幅度控制在1.5℃以内的净零转型，需要企业投入一定的成本，这既是挑战也充满机遇；未来，两岸企业可以携手合作向绿色低碳、数字赋能转型升级，寻觅新的商机。

　　在日前举行的中央经济工作会议上，大陆明确将大力发展数字经济、新能源、人工智能、生物制造等重点产业。两岸企业家峰会大陆方面秘书长林军表示，希望双方产业小组聚焦数字化转型、智能制造、节能减碳等领域的产业链合作，从单个企业、单个项目、一个地区或一个城市开始，逐步扩大合作领域，争取获得务实成果。(完)

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)