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张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022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(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
抓住数字技术变革机遇，充分释放数字经济新动能******
本期光明网理论学术动态导读关注数字经济、数据基础制度体系、智慧城市治理现代化、企业创新等话题，欢迎网友踊跃参与讨论。 【潘玉驹：抓住数字技术变革机遇，充分释放数字经济新动能】 浙江省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心温州大学研究基地研究员、温州大学副校长潘玉驹认为，数字经济为我国经济“稳增长”提供关键力量，为我国经济“调结构”提供新引擎，为我国经济“促转型”提供重要保障。我们要加快建设社会主义现代化强国、推动实现中华民族伟大复兴的中国梦，必须紧紧抓住数字技术变革机遇，充分释放数字化发展的放大、叠加、倍增效应，抢占新一轮发展制高点。加快发展数字经济，必须着力推进重点领域数字产业发展。聚焦集成电路、新型显示、通信设备、智能硬件等战略前沿领域，培育一批具有产业链控制力的生态主导型企业，促进产业化、规模化应用并实现集群化发展，打造世界级数字产业集群。利用数字技术全方位、全角度、全链条赋能传统产业。加快发展数字经济，必须着力塑造数据基础制度体系。充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能。构建合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，形成适应我国制度优势的数据要素市场体系。构建体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度。加快发展数字经济，必须着力参与数字经济国际合作。我们不仅要加快新型数字基础设施建设，促进数字技术同实体经济深度融合，还要积极参与国际组织数字经济议题谈判、数字化国际规则制定、双多边数字治理合作，在维护和完善多边数字经济治理机制中发挥作用，为营造开放、公平、公正、非歧视的数字发展环境贡献中国方案和中国力量。 摘编自《光明日报》 【江小涓、白京羽：把握数据要素特征，推动构建数据基础制度体系】 中国行政管理学会会长江小涓、国家发展和改革委员会创新驱动发展中心主任白京羽表示，与传统生产要素相比，数据要素具有产权复杂性、交易多元化、技术依赖性强等特征。“数据二十条”既把握数据同其他生产要素的共性，又把握数据要素的特性，提出了有针对性的措施。首先是处理好数据产权和使用权的关系。“数据二十条”提出“探索数据产权结构性分置制度”，要求“根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利”，从而在总体框架上采用结构性分置，具体操作上采用分类分级确权授权使用，创造性提出建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架，构建中国特色数据产权制度体系。其次是处理好场内交易和场外交易的关系。“数据二十条”提出“完善和规范数据流通规则，构建促进使用和流通、场内场外相结合的交易制度体系，规范引导场外交易，培育壮大场内交易”，并在完善数据全流程合规与监管规则体系、统筹构建规范高效的数据交易场所、培育数据要素流通和交易服务生态等方面提出指导意见，为探索建立合规高效、场内场外结合的数据要素流通和交易制度指明了前进方向，也有利于探索更优的数据交易方式。最后是处理好数据共享和数据安全的关系。“数据二十条”对公共数据的开发利用作出规定，主基调是坚持开放共享，但可以无条件开放的公共数据是有限的，“数据二十条”也要求“依法依规予以保密的公共数据不予开放，严格管控未依法依规公开的原始公共数据直接进入市场，保障公共数据供给使用的公共利益”。 摘编自《人民日报》 【汪玉凯：抓住数据治理这一智慧城市治理现代化的关键】中央党校（国家行政学院）教授、国家信息化专家咨询委员会委员汪玉凯认为，目前中国城镇化快速发展为城市治理提出了多方面需求，快速城镇化给城市治理带来挑战，智慧城市建设中各地的差异很大，也暴露出一些突出问题。数据治理成为智慧城市治理现代化的关键。在城市现代化过程中，提升公共数据治理能力是实现城市治理现代化的重要路径；数据资源的高效配置和利用是精细治理的基础。加强公共数据治理能极大地整合公共数据资源，提高公共数据的共享水平。加强公共数据治理能更好地造福社会，体现以人民为中心的施政理念。提升我国公共数据治理能力的路径有以下四个方面，一是加强智慧城市建设中公共数据基础设施的统筹，防止重复建设，特别要注重改变观念，提高数据治理能力。二是通过改革加大公共数据改革的力度，提高公共数据资源的共享度。三是要制定严格的制度，保障公共数据资源的开放。其中要处理好公共安全与公共数据开放的关系、处理好在公共数据资源开发利用方面的横向和纵向关系、处理好公共数据开放与保护个人隐私之间的关系。四是在实践中探索将部分公共数据资源通过市场交易的方式开放，实现双赢。 摘编自《北京日报》 【科技部成果转化与区域创新司：推动企业成为全链条创新的主导力量】科技部成果转化与区域创新司表示，当前，我国经济正处于从高速增长转向高质量发展的关键阶段，企业是最具活力的市场主体，是科技创新的重要推动者，是高质量发展的微观基础，对经济稳增长具有重要作用。必须坚持全面系统创新，完善科技企业梯度培育体系，推动企业成为从创新决策、科研组织、研发投入到成果转化全链条创新的主导力量。一是加强分类指导，健全科技企业梯度培育体系。健全“科技型中小微企业—科技型骨干企业—科技领军企业—世界一流企业”梯度培育体系。二是完善决策咨询机制，强化企业科技创新决策的主体地位。建立企业常态化参与国家科技战略决策的机制，引导企业围绕国家重大战略部署开展创新。建立企业家科技创新咨询座谈会议制度及企业创新高端智库网络，健全需求导向和问题导向的科技计划项目形成机制，强化从企业和产业实践中凝练应用研究任务。三是优化项目组织实施机制，强化企业科研组织的主体地位。四是完善资源配置机制，强化企业研发投入的主体地位。引导企业加大研发投入，特别是提高基础研究投入。五是构建企业主导的产学研深度融合机制，强化企业科技成果转化的主体地位。六是深化人才引育机制，强化企业科技创新人才支撑。推动国家科技人才计划加强对企业科技领军人才和重点领域创新团队的支持。七是完善政策落实机制，营造企业创新良好生态。统筹推进企业创新各项政策落地落实，形成各类企业“创新不问出身”的政策环境。 摘编自《学习时报》 （光明网记者 王晓秋整理）
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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