內蒙古自治區政府主席王莉霞被查

2025-12-18 13:16 6,162次浏览

  美國向印度揮出了一記「重拳」。   7月30日,川普公開稱印度經濟「已經死了」。8月6日,他籤署行政令,以印度「進口俄羅斯石油」為由,對其輸美產品徵收額外的25%關稅。   根據7月31日的另一道行政令,從8月7日起,美國開始徵收第一輪25%的關稅。兩輪疊加後,印度輸美商品稅率升至50%。   國際評級機構穆迪認為,這一懲罰性關稅將對「印度製造」構成嚴峻挑戰。   2024年,美印雙邊貿易總額約為1300億美元。印度對美主要出口產品包括藥品、汽車零部件、電器產品和寶石。若懲罰性關稅全面生效,印度製造業競爭力將受到削弱。彭博經濟研究估計,印度GDP增速或因此放緩0.9個百分點。   印度總理莫迪曾對爭取美印經濟合作抱有幻想。出於地緣政治考量,這些年來美國政府一直在拉攏印度。跨國公司亦看好印度的增長趨勢,因其擁有年輕的人口結構、保持政治穩定。   但這場突如其來的關稅風暴,打破了這種默契。   針對「死亡經濟體」的諷刺,莫迪號召民眾支持國貨。外部壓力正炙烤著他已推行十餘年的核心經濟議程——「印度製造」(Make in India)。   「印度製造」的標識。   該計劃於2014年啟動,目標是到2025年將製造業佔印度GDP的比重提升至25%,打造全球製造中心。旗艦級項目「生產關聯激勵」(PLI)計劃,旨在扶持汽車、電信、半導體等領域,同時吸引外資、優化產業結構。   最初幾年,蘋果、富士康等頭部企業紛紛在印設廠,印度逐步成為全球第二大手機生產國,產業集群開始成形,「印度製造」似乎正在起飛。   但隨著時間推移,「硬幣的另一面」逐漸顯露。   媒體披露,除手機與藥品外,其他產業推進緩慢。部分參與企業遲遲未能動工,補貼發放比例不足8%。官方也開始放風:該計劃可能調整或終止。   路透社統計顯示,PLI計劃實施後,印度製造業的GDP佔比反而從15.4%下降至14.3%。   富士康在印度的一家工廠。   問題的根源,指向印度更深層的結構性問題。   在旁遮普邦,一個耗資超過200億盧比的鐵路建設項目,啟動近40年仍未完全竣工。土地徵用、環保審批、公用設施遷移……種種障礙環環相扣,施工進度一再拖延。   這並非孤例。   據《印度時報》披露,目前全國近580個國家公路項目面臨延期,270多個項目獲批後,因土地問題遲遲未能招標開工。   印度《經濟時報》直接點明印度製造業發展的瓶頸——工業基礎設施、物流和交通運輸不足,阻礙高效供應鏈形成;監管複雜、土地徵用緩慢、企業技術落後也構成掣肘;儘管勞動力規模龐大,但先進位造業存在技能錯配,職業培訓水平亟待提升。   如今,美國關稅政策與這些結構性問題疊加,令「印度製造」道阻且長。   美國是印度最大的出口市場,約佔印度出口的18%。凱投宏觀預計,美國加徵關稅可能致印度2025年至2026年的經濟增速從預期的7%降至近6%,嚴重削弱其製造業吸引力。   以電子製造業為例,蘋果公司原計劃到2025年將全球25%的iPhone產能轉移至印度,如今卻被迫加速向美國出貨,以規避高關稅風險。印度原本寄望的「供應鏈轉移紅利」尚未完全兌現,就面臨被關稅壁壘阻隔的可能。   莫迪的「世界第三大經濟體」願景,與那條「40年未竟的鐵路」所代表的現實,形成了鮮明對照。   要擺脫「死亡經濟體」的標籤,不論口號還是喊話,都遠遠不夠。印度須頂住內外壓力,真正拿出推動結構性改革的決心與舉措。   (「三裡河」工作室)

  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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