氣象部門的「火力」能有多強？ 實拍人工影響天氣作業 能減少天氣對莊稼的損害
2026-01-09 01:38 4,326次浏览當前，我國城鎮化正從快速增長期轉向穩定發展期，城市發展正從大規模增量擴張階段轉向以存量提質增效為主的階段。實施城市更新行動，是推動城市高質量發展、不斷滿足人民美好生活需要的重要舉措。廣州應採取針對性措施，高質量推動城市更新，加快城市「三生」(生產、生活、生態)共進，更好地構築「產城人」融合發展的新局面。 其一，激發城市空間新活力。城市空間兼有物理承載和價值產出意義。基於此，對城市空間的調整應指向空間產出的優化，以實現「產城人」融合目標。從產業產出的空間視角看，產業空間的調整將促進城市更新治理的優化。一是依託城市原有產業基礎和資源優勢，為戰略性產業集群創設適宜空間，為數字經濟、智能製造、綠色能源等新興產業營造生長空間，合理配置土地資源、交通設施、公共服務等要素，為產業升級發展提供有力支撐。二是通過產業布局調整等方式，促進產業與城市空間的互動和融合。例如，將老舊工業區改造為文化創意產業園區或現代科技產業園區等。三是加強產城融合示範區建設，以此引領和帶動「產城人」融合發展。 其二，提升城市更新風險治理效能。城市更新是推動城市治理現代化的重要抓手。著眼於風險防範與治理，可從以下幾方面展開。一則，構建政府主導、企業參與的風險管控機制。由政府主導、規劃統籌，搭建管理平臺；企業及其他專業力量參與其中，提供專業技術和風險防控信息資源。二則，加強風險監測與評估。監測識別可能存在的各類風險，並進行全面深入的評估。特別要重視城市產業風險與自然災害風險的識別、評估、預警和幹預。三則，強化風險意識與認知。注重「人防」力量的使用，有效提升市民群眾對更新治理風險的認知，使其成為推動「產城人」融合的重要依託力量。 其三，完善城市更新治理制度。要切實以「產城人」融合為實踐導向，在城市更新規則中融入「產城人」融合目標及要求，確保更新改造活動在制度框架中運行。第一，注重統籌規劃和政策扶持，加強城市更新治理制度建設。在城市更新規劃中明確「產城人」融合的發展目標、空間布局和產業定位等；通過財政補貼、稅收優惠、土地供應等政策措施，支持融合發展。第二，制定關於產業發展與升級、人才「引育用留」、生態環境保護和綠色發展等相關制度，為城市更新治理提供可操作、能落地的規則指引。第三，加強監測評估制度建設。建立健全融合發展的監督評估規則，及時對城市「三生融合」發展情況開展評估分析，發現和糾正偏差，適時調整城市更新治理策略。 其四，加強責任落實及部門協作。城市更新，不是簡單的「除舊布新」，而是著眼於滿足人民群眾對美好生活的嚮往、激發城市發展潛能活力、提升城市安全韌性的系統工程。所以，需要明確各職能部門職責範圍、工作內容，加強部門間協作和配合，完善城市更新治理體系，統籌各方合力。要根據「產城人」融合的具體任務和目標，確定對應部門的職責範圍、工作內容；建立跨部門的協調機制，加強統籌和日常協調，確保信息暢通；建立跨部門的信息共享平臺，推動信息共享和溝通協調，實現更新改造項目情況的實時更新及互通有無，減少「信息遺漏」與「信息失真」；針對複雜問題，整合各方力量和資源，共同研究形成綜合性解決方案。 其五，匯聚多方力量參與。引入社會力量和市場機制參與城市更新實踐，形成多元共治的城市更新治理格局，有助於充分提升治理效能，實現「產城人」融合發展目標。一則，充分聽取各方意見，協調各方利益訴求，有助於在達成城市更新改造目標的過程中解決遇到的問題，助力「三生融合」。二則，多方參與城市更新治理，推動治理資源下沉基層，有助於激發城市更新治理的內生動力和內在活力。三則，多方主體廣泛參與實踐和監督，形成合理的矛盾化解長效機制，為「產城人」融合提供持續的動力和保障。 【作者系中共廣州市委黨校文獻信息中心副教授。本文為該校2025年度新型智庫及黨建研究基地(中心)課題「基於『產城人』深度融合的廣州存量空間開發利用研究」的階段性成果(項目編號：ZDZKT202501)
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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