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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)
丰田中国董长征谈“造车新势力”竞争：以开放姿态相互学习******
【跨国企业在中国】
编者按：
走进在华跨国企业，听外企老总谈“中国式现代化机遇”、释“经济全球化之道”。
中新网12月15日电题：丰田中国董长征谈“造车新势力”竞争：以开放姿态相互学习
中新财经 葛成
“目前汽车行业正在经历百年一遇的大变革，电动化、智能化也在迅猛发展。我们将以更加开放的姿态，相互学习，力求能为消费者提供更多的选择。”丰田汽车(中国)投资有限公司高级执行副总经理董长征在接受中新财经专访时说。
董长征表示，中国拥有全球竞争最激烈、发展最快速的汽车市场。未来，丰田会在电动化、智能化方面继续发力，与合作伙伴一起，为消费者提供满意的产品。
丰田实现了与中国市场的共同成长
作为日本最大的汽车公司，丰田创立于1933年，早期以制造纺织机械为主，随后快速增加制造汽车业务。
在公司创立的三十多年后，丰田首次进入中国市场。据董长征介绍，丰田在中国的事业活动可追溯至1964年对华出口首批轿车，以及2000年在中国首次生产挂有丰田标志的汽车。
在中国开放的过程中，丰田在华发展进入快车道。2003年，丰田与一汽成立合资公司，并于2004年与广汽成立合资公司。经过近20年的发展，两家公司都在中国市场取得了出众的业绩。
董长征说，借助合作，丰田实现了与中国市场的共同成长。2021年，丰田在华新车销量总计194.4万辆，在全球占比约18%。2022年，丰田在世界500强中排名第13，在全球汽车制造商中位居第2。
面对造车新势力竞争，以更加开放姿态相互学习
目前，汽车行业正在经历百年一遇的大变革。在电动化、智能化的浪潮下，汽车不再以传统的工业产品的形态出现，逐渐融入了互联网、科技等新元素。
董长征表示，丰田也在进一步深化与中国合作伙伴的联合研发和创新合作。2015年，丰田首次在日本以外地区——中国开始HEV的现地研发；2019年，丰田开始联合中国合作伙伴一起成立了研发公司及销售公司，加快氢燃料电池技术在中国的商业化普及和发展。
董长征称，面对造车新势力的迅速发展，丰田将以更加开放的姿态，相互学习，力求能为消费者提供更多的选择。
“比如在电池方面，我们与宁德时代、比亚迪合作，共同开发更具吸引力的电动车产品，推进电动车的普及；在自动驾驶方面，我们加入了百度‘阿波罗计划’，同小马智行、Momenta合作，发挥各自优势，不断完善、发展自动驾驶技术，期待早日实用化。”
在华两家合作伙伴非竞争关系，而是相互补充
随着中国汽车市场逐步成熟，各细分市场不同品牌车型越来越多，不同级别车型间的空隙越来越小。
丰田在与一汽、广汽两家伙伴合作的过程中，难以避免地出现了产品同质化的现象。例如在紧凑级轿车这一级别中，就分别有卡罗拉、雷凌两款轴距相同，大小相似的产品出现。
在谈到与两家合作伙伴的关系时，董长征表示，丰田一直都致力于制造更好的汽车，满足消费者的不同需求。我们同中国合作伙伴一起，根据消费者的需求，提供相应的产品。二者并非竞争关系，而是相互补充的。
“当前，面对全球范围的芯片不足、原材料涨价等情况，丰田会全力克服困难。未来，丰田将继续以开放合作的姿态与中国伙伴一起，为中国更加美好的未来社会建设做出贡献。”董长征说。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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