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来源:凤凰快三2023-12-01 17:48

  

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中国国家发改委对话美国在华企业 回应三大关切******

  (经济观察)中国国家发改委对话美国在华企业 回应三大关切

  中新社北京11月2日电 题:中国国家发改委对话美国在华企业 回应三大关切

  中新社记者 王恩博

  中国国家发展和改革委员会1日在北京与美国在华跨国企业高层举行圆桌会。此次会议由国家发改委国际司、中国新闻社主办,中国新闻网承办,中国美国商会、美中贸易全国委员会及60余家美在华企业高级代表参会。

11月1日下午,以“聚焦二十大 共谋新发展”为主题的国家发展改革委与美在华跨国企业高层圆桌会在北京举行。11月1日下午,以“聚焦二十大 共谋新发展”为主题的国家发展改革委与美在华跨国企业高层圆桌会在北京举行。

  对话之中,国家发改委相关司局负责人回应了美国企业对于最新版鼓励外商投资产业目录、服务“双碳”目标、中美关系等议题的多个关切。

  鼓励外商投资有何新招?

  中国官方最新发布的《鼓励外商投资产业目录(2022年版)》受到玛氏等企业关注。据国家发改委外资司副司长夏晴介绍,相比上一版,新版目录主要有三方面变化。

  一是扩大了鼓励外商投资的范围。新版目录总条目1474条,较上一版本净增加239条,增幅达19.4%,增加条目近年来最多。这充分表明中国鼓励外商投资的态度是明确的,扩大对外开放的决心是坚定的。

  二是加大了重点行业领域的引资政策力度。此次目录修订加大了对先进制造业、现代服务业、高新技术、节能环保等行业领域鼓励外商投资的政策力度,推动优化外商投资产业结构,进一步提高利用外资质量。“许多外资企业在上述这些领域是具有优势的”,夏晴说,新版目录的出台为这些企业实现更好发展提供了重要机遇。

  三是加大了中西部和东北地区的引资政策力度。此次目录修订根据中西部和东北地区等省份的比较优势制定更加具有针对性的鼓励政策,加大了对基础制造、民生消费等领域的支持力度,有利于外资企业利用当地劳动力和特色资源优势实现更好发展。

  如何把握“双碳”机遇?

  跨国企业如何参与中国碳达峰碳中和进程,是康菲石油等企业的关切。“我们欢迎和支持外资企业积极投身到中国实现‘双碳’目标的过程中来”,国家发改委环资司副司长赵鹏高细数中国经济社会发展全面绿色低碳转型带来的机遇。

  低碳、零碳、负碳技术交流合作是其一。特别是要聚焦可再生能源开发、核能、节能、氢能、储备能源、二氧化碳利用与封存、工业领域低碳工艺革新和数字化转型等重点领域,加强技术交流互鉴,共同为全球绿色低碳发展提供动力。

  开展绿色低碳贸易与投资合作亦是重点。赵鹏高说,中国支持外资企业在新能源、节能环保、生态环境、绿色服务等领域加大在华投资力度,扩大节能环保产品和服务进出口规模,有关企业也将享受节能、节水、环境保护、税收优惠政策等既有政策,“我们对外资企业一视同仁”。

  他同时提及,中国承诺大力支持发展中国家能源绿色低碳发展,中外企业具有广阔合作空间和巨大合作潜力,希望跨国公司发挥自身优势,与中国企业携手开展第三方市场合作,实现合作共赢。

  怎样坚定在华发展信心?

  “在中国高质量发展进程中,外资是何定位?如何坚定外资在华发展信心?”施耐德电气提出的问题,也是众多在华美国企业的关切。

  “美在华企业既是国际大循环的重要参与者,也是推动中国国内大循环的重要力量。”国家发改委国际司副司长高健表示,美在华企业踊跃报名此次圆桌会,60余家美重点在华企业代表第一时间积极反馈,参与热情极高,这也从侧面反映出美企对于中国市场的重视程度。

  根据中国海关数据,今年1至9月,中美贸易额达5803.97亿美元,同比增长6.9%;美对华投资保持稳定,对华投资额达18.6亿美元,同比增长1.3%。

  高健指出,中国拥有全球最大的市场,能够为外资企业带来广阔的机遇和合作空间。希望美在华企业保持对中国市场的信心,在“变局”中培育新的战略机遇,充分把握潜在投资机会,探索更多投资合作领域,支持和促进更多技术创新及其在华应用推广,为促进中美经济合作走深走实、中美关系更好向前发展贡献积极力量。(完)

                                                                                • 向善而生的AI助盲,让AI多一点,障碍少一点******

                                                                                    有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

                                                                                    AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。

                                                                                    新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者

                                                                                    科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。

                                                                                    一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

                                                                                    多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。

                                                                                    大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面

                                                                                    AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。

                                                                                    多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。

                                                                                    但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

                                                                                    另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。

                                                                                    为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。

                                                                                    另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。

                                                                                    最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。

                                                                                    多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

                                                                                    AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

                                                                                    在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

                                                                                    盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。

                                                                                    目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

                                                                                    真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

                                                                                    在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

                                                                                    眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。

                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                  阅读剩余全文(

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