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)
农夫山泉涨价！成本压力不在水，在瓶子？******
“大自然的搬运工”打响了2023年桶装水涨价的第一枪。
2月1日，农夫山泉(09633.HK)宣布提高杭州市桶装水售价。尽管农夫山泉表示暂未接到其他城市产品调价的通知，但在客服给出其他地区用户可以先购买兑换卡“以防万一”的建议下，农夫山泉难道要全面涨价的消息也就传了出来。
涨，还是不涨，大概是农夫山泉观望许久后作出的决定。面对成本上涨、毛利下滑的现实情况，农夫山泉最终选择将这份压力以涨价的形式来进行消化。而作为饮料行业巨头，农夫山泉率先提价后，其他企业跟不跟？成本高企之下，涨价又会是“农夫山泉们”的解药吗？
全国性涨价猜测
继上海之后，农夫山泉的桶装水在杭州地区提价。
2月1日，一张农夫山泉《杭州区域19升水调价通知》(以下简称《通知》)在业界流传。记者拨打农夫山泉官网电话得知，自2023年2月1日起，杭州市农夫山泉19L规格桶装水零售价由此前的20元/桶提高至22元/桶。
对于本次提价原因，农夫山泉表示主要是物价、原材料、人工及运费等成本不断上涨导致。这个理由似曾相识，在2021年12月28日，农夫山泉发布价格调整公告，就上海地区19L的天然水零售价格进行调整，从2022年1月1日起由26元/桶调整到28元/桶，原因也与上述一致。
上海、杭州桶装水相继提价，这让其他地区的消费者猜测：农夫山泉这波涨价潮会全国性蔓延吗？
至于此次涨价是否会扩散至其他城市，农夫山泉方面没有给出明确回应，仅表示暂未接到通知。“目前，北京地区农夫山泉桶装水售价是28元/桶，以防万一，用户可以先购买兑换卡，现在比较优惠。”对方建议。
在战略定位专家、九德定位咨询公司创始人徐雄俊看来，农夫山泉先在一二线城市涨价试水，之后有可能会推广到全国。多年来农夫山泉靠水做敲门砖，真正赚钱的是后端一些饮料产品，利润更高。但这几年饮料销量受到阻力，增长缓慢，所以农夫山泉回过头来对水涨价，实现企业持续的盈利。
广科咨询首席策略师沈萌则认为，产品涨价主要与运营成本的变动有关，一线城市的运营成本上涨幅度高于其他城市，所以对于桶装水这样一个完全竞争的市场，除非出现行业性普遍涨价，否则并不会短期内集中出现全国性普涨。
成本难控，毛利下滑
桶装水所在的包装饮用水业务占据着农夫山泉五成以上的营收。
2021年，农夫山泉包装饮用水产品收入为170.58亿元，占总收益57.4%。不过，从近两年财报数据来看，水生意似乎也不太好做了。
2022年上半年，农夫山泉包装饮用水业务的收益仅增长了4.8%，而在2021年同期，这个数字是25.6%。而包装饮用水所占营收比例也从2021年的58.8%降为2022年的56.3%。
数据表现背后的原因一部分来自成本压力。
自2021年，农夫山泉频频在财报中提及成本上涨问题。2022年中报显示，农夫山泉最主要的原材料PET为原油下游产品，而原油价格上升和波动的不确定性，给农夫山泉成本控制带来了压力。同时提到，集团毛利率由去年同期的60.9%下降1.6%至59.3%，主要是由于国际原油价格变动导致PET采购成本提高。
在2022年3月的一场分析师业绩会上，农夫山泉执行董事周震华直言，成本压力已经“超过企业单方面可以去消化的水平”，农夫山泉的首选是通过提升经营效率消化成本，而由于市场及成本端变动大，竞品也有调价动作，农夫山泉也在持续观望。
面对成本压力，水企龙头农夫山泉开年率先提价，行业内其他企业今年会加入这场涨价潮吗？而成本高企之下，涨价又是“农夫山泉们”的解药吗？
在徐雄俊看来，原材料价格上涨是农夫山泉成本拉高的最核心原因。近几年随着消费升级趋势和消费意识的转变，一些消费者愿意花更高的价格买更好的饮用水，一定程度上企业涨价算是顺势而为。当然，面对成本压力，产品提价是企业缓解压力比较好的办法。
中国食品产业分析师朱丹蓬认为，农夫山泉的这一波涨价，落实在具体运营中应该真正涨的并不多。因为中国饮用水竞争已经进入了非常内卷的周期，从水种来说，农夫山泉不具备优势；从品牌效应到规模效应，农夫山泉有优势但不是碾压式的优势。其他的水企应该也不会跟进涨价。据北京商报
