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“新型实体企业”入选2022年度十大热词******

　　在12月20日揭晓的“汉语盘点2022”中，“新型实体企业”成为“年度十大新词语”，一同入选的还有“中国式现代化”“冰雪经济”“数字人”等。

　　始于2006年的“汉语盘点”活动迄今已连续举办17年，活动每年进行一次系统地汉语梳理盘点，旨在通过这些关键字或词描述过去一年的中国和世界，借以记录社会的变迁，彰显汉语的魅力。

　　那么，为何“新型实体企业”能跻身年度十大热词？

　　据报道，年度字词均由中国国家语言资源监测与研究中心基于大数据语料库，利用语言信息处理技术筛取，并经过专家评议而来的。如果百度一下“新型实体企业”，可以找到相关结果9580万条（百度上限为1亿条）。这充分说明，作为数实融合催生的一个企业“新物种”，“新型实体企业”由于其紧扣时代精神，表达出了日新月异的数字技术为实体经济高质量发展注入新动能，已成为新时代我国着力推动高质量发展、推进中国式现代化的重要抓手和动力担当。

　　拆词来看，新型实体企业由“新型”和“实体企业”组成：“实体企业”是根本属性，“新型”为核心特征。笔者理解，“新型”至少体现在三方面。

　　技术能力新。从大的趋势维度看，新型实体企业诞生于新一轮科技革命和产业变革突飞猛进的背景下，因此它们普遍将创新作为引领发展的第一动力，不断在技术研发上加大投入力度，使自身技术能力时刻保持“新型”。在近日公布的新型实体百强企业当中，2021年总研发投入6481亿元、新增发明专利5.6万件，呈现科技创新和产出“双高”的特点。其中，有1家研发投入突破千亿，有19家新型实体企业进入百亿研发俱乐部。

　　运营方式新。从企业运营维度看，新型实体企业一方面具备实体基因和属性，能够深度理解和融入实体运营，但更重要的方面是要求其具备先进的数字技术和能力，并善于深度应用于大量丰富的实体场景，从而使其运营方式超越传统实体企业，成为潮流风向上的引领“新型”。当前，数据作为新型生产要素快速融入生产、分配、流通、消费等各环节，新型实体企业因为具有先进数字技术能力，再加上积累的实体运营经验，从而有着相较于传统实体企业的巨大优势。例如，新型实体企业的典型代表京东，“从实体中来，到实体中去”，依托其以往实体场景中所沉淀和淬炼过的技术和能力，通过有效激活数据要素潜能，实现超千万SKU自营货品库存周转天数接近30天，供应链运营效率全球领先。

　　功能作用新。新型实体企业的一大特性是生态普惠性，即在工业生产、商品流通、信息通信、民生保障等领域，通过持续开展数字基础设施投资建设，扮演“供应链数字化服务商”角色，发挥出“数字基础设施”作用，为千行百业转型升级提供坚实的数字化底座，并提高了乡村振兴的普惠性、可及性、便利性。在2022年新型实体企业百强中，有65家承担起供应链数字化服务商的角色，不仅为行业降本增效，还增强了整个社会的产业链供应链韧性。其中，京东以“链网融合”为核心织起的货、仓、云“三网通”供应链体系，服务了超800万家活跃企业客户，是九成以上在华世界500强、近70%专精特新中小企业的共同选择，并在医疗、制造、能源等众多领域提供专业的供应链服务。

　　新时代呼唤新力量。我们看到，新时代将是新型实体企业的黄金发展机遇期，新型实体企业也必将为中国式现代化注入新的源源不断的强劲动力。（邓浩然）

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）