最新數據顯示歐盟高校國際學生達176萬人

2025-10-31 17:18 2,691次浏览

  國產大型郵輪「愛達·魔都號」建成運營,國產大飛機C919實現商業飛行……中國製造上天入海,不斷取得創新突破,由大向強的步伐堅定有力。   「十四五」時期,我國製造業綜合實力和國際影響力大幅提升。連續15年穩坐全球製造業「頭把交椅」,每年製造業增加值超過30萬億元,200多種主要工業品產量世界第一。全球產業門類最齊全、產業體系最完整,立足已有基礎,中國製造積極向高端化、智能化、綠色化轉型升級,正重塑新優勢、迸發新動能。   規模優勢不斷鞏固   「十四五」期間,我國製造業最突出的表現是規模優勢持續鞏固,全球競爭力不斷增強。   「這背後是完整的產業體系和強大的供應能力。傳統產業通過技術改造煥發新活力,如鋼鐵行業全面推進超低排放改造,輕工領域研發投入強度大幅提升,船舶、電機等行業增加值快速增長,老產業發新芽。」國研新經濟研究院創始院長朱克力說。   「十四五」時期,我國加快實施關鍵核心技術攻關工程,企業自主創新能力顯著提升。賽迪研究院工業經濟研究所所長關兵認為,企業創新主體地位持續強化。2024年我國有效期內的高新技術企業數量達到46.3萬家,是2020年的1.7倍。我國已有超570家工業企業入圍全球研發投入2500強,佔比近四分之一,科技領軍企業在產業科技創新中的作用更加凸顯。   科技成果轉化能力明顯提高。2024年我國專利合作協定(PCT)專利申請量全球第一;全球申請量前十大企業中有4家中國製造業企業。5G通信設備、「復興號」動車組、光伏發電裝備、大飛機、大型LNG船等一大批處於世界領先水平的重大標誌性成果不斷湧現。   創新方面亮點頻出,成為驅動製造業升級的核心力量。2024年集成電路年產量比「十三五」末增長72.6%,增加約1900億塊,越來越多產品裝上了「中國芯」;高鐵、船舶與海洋工程等裝備取得新突破,人工智慧(AI)、量子科技等領域創造了多個全球「首次」和「第一」。   產業結構持續優化   「製造業數位化轉型是推動新型工業化的關鍵引擎。」浪潮智能生產董事長張金龍認為,數字經濟時代,傳統產業加「數」前行,需要依託人工智慧、大模型等數位技術,充分發揮數位化服務商既懂行業又懂數位化的優勢,培育發展新質生產力。   逐浪AI大潮,浪潮智能生產研發智產大模型,深耕礦山、石化、裝備等行業領域,為生產製造環節提供智能化場景解決方案,打造智能工廠、智能車間和智慧礦山。例如,在礦山行業,浪潮智能生產為礦山裝上「AI大腦」,賦能晉普山煤業打造煤礦智能綜合管控平臺、AI視頻分析平臺、災害綜合防治系統、智礦數字人系統等,實現安全與效率雙提升。   「十四五」期間,我國產業結構加速優化,高端製造佔比穩步提高。高端化邁出新步伐,高技術製造業增加值佔規上工業比重持續提升,在航空航天、軌道交通、智能電車等領域形成了一批高端品牌;智能化全面滲透,重點工業企業數位化研發設計工具普及率大幅提高,工業網際網路平臺應用深入,智能製造示範工廠不斷湧現;綠色化轉型成效顯著,清潔能源發電行業銷售收入快速增長,生態保護類行業實現快速發展,工業單位增加值能耗持續下降。   關兵介紹,從高端化看,裝備製造業和高技術製造業佔規模以上工業增加值比重分別由2020年的33.7%、15.1%提升到2024年的34.6%、16.3%,產業結構持續優化。從智能化看,工業機器人密度由2020年每萬人246臺提升至2023年每萬人470臺,在全球排名中從第九提升至第三。目前世界經濟論壇公布的全球189家「燈塔工廠」中,我國佔79家,居全球首位。從綠色化看,截至2024年,國家級綠色工廠達到6430家,實現產值佔製造業總產值比重約20%。2024年我國新能源汽車銷量達到1286.6萬輛,是2020年的9.4倍。   新質生產力加快培育   「十四五」期間,我國製造業成為新質生產力培育的主陣地,在多個維度實現突破。高技術產業銷售收入快速增長,數字經濟核心產業蓬勃發展,新技術、新產業、新業態層出不窮。新興產業成為經濟增長新引擎,新能源汽車、鋰電池、光伏產品為代表的「新三樣」出口突破萬億元大關,低空經濟、生物醫藥、高端裝備等領域技術水平和市場競爭力顯著提升。   未來產業布局全面展開,在人工智慧、量子信息、生物技術等領域取得一批前沿成果。創新生態持續優化,企業創新活力充分激發,開源社區、創新平臺等新型研發組織快速發展。新質生產力不僅推動產業升級,也為經濟增長注入新動能,成為提升我國製造業國際競爭力的關鍵力量。   「距離製造強國,我國在研發創新和企業競爭力方面仍存在較大差距。」關兵分析,從上市公司數據看,2024年美國製造業上市企業的研發費用合計為2.6萬億元,我國為1.3萬億元,僅是美國的50%;美國製造業上市企業達6.2%,我國為3.6%,僅是美國的58%;美國製造業上市公司淨利潤率為7.86%,我國為4.57%,僅是美國的58%。產業創新和企業競爭力是衡量製造強國的重要指標,「十五五」期間,我國需要在研發創新、企業競爭力方面久久為功,夯實製造業發展根基。   朱克力認為,邁向製造強國,我國製造業仍需在幾個關鍵領域持續發力。核心技術自主可控能力需進一步提升,在高端晶片、工業軟體、關鍵材料等領域還存在短板,必須加大研發投入,突破「卡脖子」技術。產業基礎能力需要夯實,要強化質量品牌建設,提升產業鏈供應鏈穩定性和競爭力。創新生態體系有待完善,要進一步優化產學研用協同創新機制,激發企業創新活力。綠色低碳轉型還需深化,要推動製造業全鏈條綠色化改造,發展循環經濟,提升資源利用效率。   「要抓住數位化、網絡化、智能化發展機遇,加快製造業數位化轉型,培育新模式新業態。通過持續的技術創新、制度創新和模式創新,我國製造業必將實現由大到強的歷史性跨越。」朱克力說。(經濟日報記者 黃 鑫)

  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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