城市發展要兼顧速度與溫度
2026-02-05 11:13 5,279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)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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