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以全国统一大市场促进产需有机衔接******

　　作者：崔琳

　　完善的市场体系可以推动资源配置实现效益最大化和效率最优化，高效的流通体系能够在更大范围更深程度把生产和消费有机联系起来。《扩大内需战略规划纲要（2022—2035年）》将“健全现代市场和流通体系，促进产需有机衔接”作为深入实施扩大内需战略的重点任务。

　　建设全国统一大市场，打通制约产需衔接的制度梗阻。市场是当今世界最稀缺的资源，我国拥有包含14亿多人口的超大规模市场和联合国产业分类中的全部工业门类，国民经济的产需两端都蕴含着巨大的发展潜力。在此基础上，能否有效开发市场需求、持续改善供给质量，形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡，关系到国民经济循环的健康与畅通。当前，国民经济在生产、分配、流通、消费等环节仍存在堵点、断点，制约要素市场化配置的制度性阻碍依然存在，垄断经营、准入限制、地方保护与行政壁垒等妨碍公平竞争的因素尚未消除。解决以上问题的关键一招就是建设全国统一大市场，通过理顺地方竞争关系、明晰政府与市场边界，构筑起支撑市场高效运转的制度地基，以统一的市场基础制度规则、统一的要素商品和服务市场、统一的市场监管标准与高水平的现代物流体系，破除封闭小市场、地方小循环，打通制约供给质量提升与需求优化升级的制度梗阻，形成供需互促、产销并进、畅通高效的国内大循环，持续释放内需潜力，加快构建新发展格局。建设全国统一大市场应以实现产需高水平动态平衡为目标，坚持问题导向和系统思维，从供给侧和需求端同时发力，全方位激发内需活力，既应着眼于消除阻碍生产者科学决策、有效生产的制度性壁垒，提升供给效率与质量，又应着力降低交易成本，发挥市场的规模效应和集聚效应，满足并扩大市场需求，在供求两端不断改善的过程中促进产需的高水平衔接。

　　现阶段，以全国统一大市场促进产需有机衔接需要把握以下三个政策要点。

　　一是深化要素市场化配置改革，促进资源有效配置。要素市场是现阶段制约我国高标准市场体系建设的主要短板，突出表现为城乡统一的建设用地市场仍不完善，劳动力在城乡、区域和单位之间仍然存在流动障碍，多层次资本市场体系有待建立，科研主体与市场主体存在分割，要素数据的确权与收益规则尚未明确等。为此，应着力消除制约生产要素自由流动的体制机制障碍，推动劳动力、土地、知识、技术、数据等要素资源的市场化配置改革，使要素价格真实反映市场供求与资源稀缺程度，提高资源配置效率。

　　二是锚定高水平社会主义市场经济体制目标，加快建设公平统一、竞争有序的大市场。我国经济体制改革的目标是建立更加系统完备、更加成熟定型的高水平社会主义市场经济体制，为此必须首要回答建设什么样的市场、怎样建设市场这一关键问题，而公平统一、竞争有序的全国大市场就是构建高水平社会主义市场经济体制最重要的客观基础。市场秩序公平有序的关键在于市场规则的统一性、公平性和可预期性，不同所有制企业在要素获取、准入许可、标准制定等方面享有平等待遇，通过制度规则的“安全感”稳定企业家预期，激发潜在投资需求。全国统一大市场建设的关键在于重构地方政府间围绕高质量发展的健康竞合关系，破除地方保护和市场分割，及时清理废除妨碍统一市场的各类规定与做法，提高市场准入效能，全面推动我国市场由大到强转变。

　　三是强化现代流通体系建设，切实保障产需衔接效率与安全。物流体系是连接产需两端的生命线，加快建设现代物流体系是建设全国统一大市场的应有之义，实施扩大内需战略必须以布局合理、整体畅通、安全高效的物流网络为依托。在需求端，要优化现代商贸体系，完善高水平商品交易市场，建设满足差异性偏好的多样化商贸设施。在供给端，要从提升产业链供应链韧性和安全水平的高度出发加快发展现代物流体系，实现区域、城乡、国际物流的快速联通，提高物流体系对产需两端的适配性，形成内外联通、安全高效的物流网络。（崔琳）

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）