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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)

农夫山泉宣布涨价！其他品牌会跟进吗？******

　　中新经纬2月2日电 (闫淑鑫 实习生 赵薇)近日，一则涨价通知，让农夫山泉成为了外界关注的对象。

　　根据通知，农夫山泉上调了杭州市部分规格桶装水售价，涨幅10%。此前，农夫山泉也曾在上海地区对桶装水进行提价。

　　农夫山泉此次涨价会波及到其他城市吗？瓶装水也会加入其中吗？

　　涨幅10%，其他城市会加入吗？

　　中新经纬注意到，最开始在业界流传的是一张农夫山泉《杭州区域19升水调价通知》，《通知》显示，因物价、原材料、人工及运费等成本不断上涨，2月1日起，杭州市19升桶装水价格调整为22元/桶。据悉，此前，杭州市19升农夫山泉桶装水的售价为20元/桶。

　　2日，农夫山泉客服向中新经纬证实了上述通知内容。该客服称，“其他规格的暂时没有通知。目前只有杭州地区(涨价)，其他地区暂时不清楚。”

　　值得一提的是，2022年，农夫山泉也曾对上海地区19升桶装水的售价进行上调，由26元/桶调整到28元/桶，原因也是“原材料、人力、运输等运营成本的影响”。

　　未来是否会有更多城市对桶装水进行提价？瓶装水是否也会加入涨价行列？2日，针对这些问题中新经纬向农夫山泉方面求证，相关工作人员称公司对相关问题暂时没有回复。

　　据媒体报道，在2022年3月的一场分析师业绩会上，农夫山泉执行董事周震华曾直言，成本压力已经“超过企业单方面可以去消化的水平”，农夫山泉的首选是通过提升经营效率消化成本，而由于市场及成本端变动大，竞品也有调价动作，农夫山泉也在持续观望。

　　成本高企，提价会是最优解吗？

　　农夫山泉的确面临较大的成本压力。

　　数据显示，2022年上半年，农夫山泉毛利率由上年同期的60.9%下降至59.3%，原因则是国际原油价格变动导致集团PET采购成本提高。

　　据悉，PET是农夫山泉生产产品包装最主要的原材料。招股书数据显示，2019年，农夫山泉PET成本为33.82亿元，占销售成本总额的31.6%，同期纸箱、标签、收缩膜等包装材料成本占比31.5%。算下来，这两项成本就占到了农夫山泉销售成本的63.1%。

　　农夫山泉曾在2022年半年报中介绍，国际油价2022年上半年呈现快速上升、高位宽幅震荡走势，PET是原油的下游产品，原油价格的上升和不确定性给公司生产成本控制带来了压力。

　　在成本压力下，农夫山泉2022年上半年的业绩增速大幅放缓。数据显示，2022年上半年，农夫山泉实现总收入约165.99亿元，同比增长9.4%；母公司拥有人应占溢利46.08亿元，同比增长14.8%。而2021年上半年，农夫山泉总收入及母公司拥有人应占溢利分别同比增长31.4%、40.1%。

　　其中，农夫山泉主要收入来源——包装饮用水业务，受到了重创，收入增幅降为个位数。半年报显示，2022年上半年，农夫山泉包装饮用水产品实现收入93.49亿元，同比增长4.8%，占总收入的56.3%。而上年同期，包装饮用水产品收入同比增长25.6%。

　　农夫山泉曾解释称，2022年一季度包装饮用水销售整体向好，二季度则受到了疫情的冲击。

　　广东省食品安全保障促进会副会长、食品产业分析师朱丹蓬向中新经纬表示，涨价对于农夫山泉来说是一把“双刃剑”。“表面来说可能会提升农夫山泉的利润。农夫山泉保利润，并不是说它不赚钱了，而是它想在资本市场上得到更多投资者的青睐。但涨价之后，如果其他品牌没有跟进的话，它的市场份额或将受到影响。但如果说整个行业真的是成本非常高，大家集体涨价，那可能又不一样。”

　　据英敏特数据，2022年，国内瓶装水市场按销售额估算的市场份额前三名分别是农夫山泉(25.7%)、华润(旗下品牌怡宝，17%)和景田(旗下品牌百岁山，9.7%)。

　　至于其他品牌是否跟涨，朱丹蓬表示，中国饮用水竞争已经进入了非常内卷的周期，从水种来说，农夫山泉不具备优势；从品牌效应到规模效应，农夫山泉有优势但不是碾压式的优势，其他品牌应该不会跟进涨价。

　　(文中观点仅供参考，不构成投资建议，投资有风险，入市需谨慎。)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）