血檀變「小葉紫檀」，福建仙遊通報：情況屬實，立案調查
2025-11-05 01:15 1,723次浏览著力建設便捷高效的智慧城市，是中央城市工作會議提出的七項重點任務之一。習近平總書記指出，「從數位化到智能化再到智慧化，讓城市更聰明一些、更智慧一些，是推動城市治理體系和治理能力現代化的必由之路」。智慧城市不僅是技術升級的產物，更是城市治理理念、模式和能力的深度革新，是通往美好生活的智能化路徑。黨的十八大以來，習近平總書記對智慧城市建設作出一系列重要論述，科學闡述了智慧城市在推進中國式現代化中的關鍵作用，明確了以數智技術推動城市治理體系和治理能力現代化的根本路徑，為新時代城市建設提供了根本遵循。 滿足人民對美好生活的現實需要 習近平總書記強調，「城市是人民的城市」。當前，隨著我國社會主要矛盾的轉化和智慧城市建設的推進，人民群眾對城市生活的期待呈現出更加多樣、更加精細、更加高質量的發展趨勢。習近平總書記提出的「人民城市人民建，人民城市為人民」重要理念，就是要更好滿足人民對美好生活的需要，把服務人民作為智慧城市建設的出發點和落腳點。 精準滿足人民多層次、多樣化的美好生活需要。進入新時代，人民對美好生活的需要，不僅體現在物質生活的保障，更體現在更高層次的質量提升和精神文化需求。智慧城市作為推動城市高質量發展的重要引擎，能夠精準識別和響應人民群眾在住房、教育、醫療、交通、文化、休閒等方面日益增長的個性化、差異化、多樣化需求。比如，智慧醫療讓基層群眾不再千裡奔波，大病小病「碼」上解決；智慧教育可以打破時空壁壘，讓孩子們均衡地享受優質教學資源；智慧出行通過算法優化信號燈配時，告別尖峰時段「堵在路上」的焦慮；智慧文旅則讓文化和遺產「動起來」，用一部手機遍覽城市萬千風貌。不僅如此，智慧城市還應具備「預見未來」的能力。藉助人工智慧與大數據，政府部門可以提前洞察市民潛在需求，實現由「事後響應」向「前置服務」轉變。例如，通過社區數字平臺，提前預測老齡人口生活服務缺口，提前布置養老設施與醫療服務，真正實現精準化、溫情化治理。 切實保障人民群眾安全感，推動社會治理現代化提質增效。安全感是人民群眾美好生活的底線和前提。城市作為人口密集、功能複雜的社會載體，面臨著來自自然災害、公共安全、社會治理複雜性的多重挑戰。智慧城市建設應深度融入智能安防、應急管理、社會治理等領域，推動城市安全保障體系的現代化升級，從而提升城市治理智能化水平，保障人民群眾生命財產安全。比如說，智慧安防系統已經成為城市公共空間的「千裡眼」，讓城市風險隱患的監測可視化、持續化。應急管理平臺實現跨部門數據共享與統一調度，一旦發生火災、洪水、疫情等突發事件，系統能第一時間推送預警，調用資源、調度力量，快速響應、精準處置。基層社會治理的數位化，更是讓安全感直抵「最後一米」。網格化管理平臺連結街道、社區、居民，群眾的小事都能「秒級上報、分鐘響應」，鄰裡糾紛、環境整治、治安巡防一網覆蓋。這種「繡花式」的城市治理，不僅提升效率，也增強了群眾的參與感與歸屬感。 精準把握智慧城市的核心要義 智慧城市建設不僅是一項技術革新，更是推進新型城鎮化、實現高質量發展的重要抓手，內涵豐富而深刻。深入理解智慧城市的核心要義，有助於科學指導實踐，避免「科技堆積症」，既是完整準確全面貫徹新發展理念的戰略要求，更是增強城市綜合競爭力的必由之路。 激活數據活力，讓城市更可感。數據是智慧城市的「血液」，從水電氣運行到人流物流調度，從治安監控到城市服務，數據無處不在、無所不聯。當前，物聯網、大數據、雲計算、人工智慧等新技術不斷成熟，可以讓城市「神經末梢」觸達每一個角落，形成海量、連續、結構化的數據流，為城市感知能力提供了強大支撐。各類傳感器組成的「神經網絡」，實時採集城市交通、能耗、環境等動態信息，為城市運行提供精準「體檢」，實現對「城市生命體」的精密掃描。此外，在智慧城市建設過程中，數據正實現從「看得見」到「用得上」的轉變，從突發事件應急調度，到節能減排方案設計，再到服務群眾一鍵直達，大數據讓城市治理更可感知。 注重技術賦能，讓城市更智慧。作為智慧城市的「神經中樞」和「智能引擎」，城市大腦通過整合政務服務、公安、交通、醫療、環保等多領域數據資源，打破數據壁壘，實現統一感知、統一指揮、統一處置，構建起「一個平臺、一張網、一塊屏」的城市治理格局。例如，貴陽智慧交通系統藉助城市大腦實時分析交通流量，自動優化信號燈配時，有效疏導擁堵，顯著提升市民出行體驗。城市變得更聰明更智慧的關鍵，還在於擁抱大數據、數字孿生、區塊鏈和人工智慧等前沿技術。以杭州為例，該市積極部署DeepSeek-R1系列模型，為城市裝上自主進化的「數字心臟」，實現了從數字治堵、數字治城，到構建超大城市治理數字系統解決方案。 堅持機制創新，讓城市更高效。智慧城市不是「炫技場」，而是以數字創新和體制改革為雙引擎的治理網絡。習近平總書記強調，「建立健全『大綜合一體化』城市綜合治理體制機制，讓城市治理更智能、更高效、更精準」。過去城市治理常常出現「部門唱獨角戲」、數據不通、流程割裂等問題。如今，「一體化」成為城市治理的關鍵密碼。將城市視為一個有機生命體，通過統一數據標準與接口規範，打破「部門牆」，通過不同系統互聯互通，業務鏈條高效銜接，真正實現城市治理的協同共治。以重慶為例，該市創新「大綜合一體化」模式重塑治理架構：以三級數位化城市運行和治理中心建設為支撐，實現政務數據按需有序共享；業務流程同步優化，讓審批提速、服務提質、執法提效。一體化的背後，是機制的創新。這要求制度設計上破除部門壁壘，建立多部門聯動響應機制，實現統一指揮、協同處置。一體化還意味著權責對等、資源共用，打破「你是你的、我是我的」的舊格局，真正形成「城市一盤棋」的新生態。 堅持綠色低碳，讓城市更宜居。智慧城市不是鋼筋水泥的冰冷拼圖，而應是山水綠意與科技溫度的和諧交響。「綠水青山就是金山銀山」，智慧城市建設應緊緊圍繞綠色低碳發展目標，運用數智技術推動城市生態環境治理，實現城市的可持續宜居。比如說，智慧環保系統全天候監測空氣、水質、噪聲等數據，通過AI算法實時預警，實現精準治汙。智慧能源調度平臺優化能耗結構，引導居民綠色用能，推廣光伏、風電等清潔能源，助力實現「雙碳」目標。此外，智慧交通鼓勵公共運輸、非機動車優先發展，減少私車依賴；智慧園林實現精準灌溉、綠色護養，讓城市不僅可居，更可遊、可憩、可賞。在綠色智慧城市中，生活處處是風景，市民在潤物細無聲的治理中體會美好與尊嚴。 推動智慧城市建設落地見效 讓城市裝上智慧「大腦」，不是一蹴而就的「技術衝動」，而是一場久久為功的系統工程。要把中央城市工作會議作出的「著力建設便捷高效的智慧城市」重大戰略部署落地落實，必須在機制層面發力、在保障體系上下功夫。 完善頂層設計，統籌規劃推動。智慧城市建設是一項複雜系統工程，不能由一方唱「獨角戲」，必須堅持科學的頂層設計與總體布局，形成黨委領導、政府負責、社會協同、公眾參與、法治保障、科技支撐的推進機制。注重整合企業、科研機構和社會力量，建立全過程閉環管理體系，確保智慧城市有序建設、高效治理。還要注重分階段分步驟推進，既避免盲目鋪攤子，也防止碎片化建設，推動形成規劃合理、體系完備、功能協同的發展體系。 夯實數智基礎，構建統一底座。數智基礎設施是智慧城市建設的根基。要加快5G、千兆光網、城市物聯網等關鍵技術的深度融合，完善數據採集、傳輸、存儲和處理能力，打造覆蓋廣泛、性能穩定的數字底座平臺。建立統一的城市運行監測系統、政務服務平臺和數據資源整合體系，實現數據「聚合—治理—共享—應用」全流程高效閉環。通過底座建設，確保城市各業務系統打通接口、協同運行，為智慧化決策和智能運營提供堅實支撐。 創新治理模式，實現多方協同。智慧城市不僅是技術升級，更是治理理念和機制的變革。應堅持「科技+制度」雙輪驅動，推動治理模式創新。促進跨部門、跨區域、跨層級、跨系統、跨業務的數據共享和業務協同，破解「數據孤島」和「部門壁壘」，讓數據流得動、用得好。大力發展「網格化+數智化」基層治理模式，提升社會治理水平。搭建公眾參與平臺，讓市民成為城市治理的合伙人、智慧生活的共建者。 完善法律法規，築牢安全防線。中央城市工作會議上提出「堅持依法治市」，要求智慧城市建設必須在法治軌道上運行。一方面，要加快制定和完善智慧城市相關法律法規，規範數據採集、存儲、共享和使用，保障市民隱私權和數據安全。另一方面，構建多層次、全方位的數字安全體系，加強算法公正性和透明度監管，防範技術濫用和安全風險。此外，完善應急響應機制，提升風險防控能力，為城市高質量發展和社會穩定提供堅強保障，使人民獲得感、幸福感、安全感更加充實、更有保障、更可持續。 (作者：翟雲，系中央黨校〔國家行政學院〕習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心研究員、國家治理教研部研究員)
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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