外资机构眼中，2023年中国的投资机会在哪？******

　　(投资中国)外资机构眼中，2023年中国的投资机会在哪？

　　中新社北京1月12日电 (记者 夏宾)2023年开年，中国各大部委负责人密集发声，各地方紧锣密鼓地谋划提振经济良方，展望中国经济形势也成为近期外资机构的重点议题。他们眼中中国的投资机会在哪？

　　多个机构认为，房地产市场改善和消费提振有助于拉动经济。富兰克林邓普顿环球投资首席投资官Manraj Sekhon说，中国经济政策的转折点始于去年10月放宽房地产业信贷准入。中国政府对防疫政策的优化也催化了转折。政策重心重新聚焦于促进增长和提振消费信心。对市场而言，这次转向是至关重要的。

　　瑞士百达财富管理亚洲宏观经济研究主管陈东认为，2023年中国经济将温和反弹。

　　他认为，2022年底中国政府出台了一系列旨在为房地产开发商提供信贷支持的新措施。这些措施是自2021年底房地产持续探底以来最强有力的政策支持。尽管由于结构性原因楼市不太可能出现大规模反弹，但可能有助于在未来几个月稳定房地产行业。

　　瑞银亚洲经济研究主管、首席中国经济学家汪涛表示，2023年，中国经济有望走出疫情影响，消费出现复苏。在过去三年，中国民众储蓄率增长3至5个百分点。走出疫情后，人们可以把积压的储蓄释放出来，一些前期待释放的需求也会逐步释放出来，这将成为今年消费反弹最主要的动力。

　　她也预计，2023年中国房地产活动会企稳，对经济的负面影响减小。预计房地产销售量和新开工面积在最近一两个月将会见底，今年三四月份(扣除季节性因素后)开始环比出现反弹。今年全年，房地产销售量和新开工面积从当前的低谷逐渐回升，环比增长或将达到两位数。

　　2022年表现不佳的中国股票市场，今年能否打一场“翻身仗”？先锋领航量化股权团队另类投资与多资产策略主管徐飞认为，在股市方面，尽管美股估值相较2022年更具吸引力，但是仍然略高于先锋领航模型估算的公允价值。相比之下，中国股票目前尤其具有吸引力。

　　高盛策略报告将明晟(MSCI)中国指数的12个月目标从70点上调至80点，主要理由是整体估值较低，以及房地产、互联网监管等领域的多个支撑点。摩根士丹利也将MSCI中国指数的2023年年底目标上调至80点。

　　摩根士丹利中国首席市场策略师王滢认为，2023年中国GDP和企业利润将加速增长，中国股市有望将成为全球表现最佳的股市。其研究报告称，2023年中国的GDP和企业利润将加速增长，同时内外部风险均下降，这或将推动股票估值进一步上涨。

　　在进一步上调MSCI中国指数目标位时，摩根士丹利称，正在对中国股权风险溢价(ERP)重新评估，不少因素证明属于A股的牛市周期已经开启。

　　高盛策略团队认为，在2023年的全球背景下，中国在经济增长、政策和通胀周期方面看起来处于有利地位。“当前的市场背景让我们相信，继续减持或做空中国股票面临的风险明显高于做多中国股票。”

　　2022年，中美10年期国债利率出现罕见倒挂，扰动金融市场。瑞银证券中国利率市场策略分析师夏愔愔近期在一场研讨会上预计，2023年随着中美利差倒挂修复，美元相对于其他货币的强势会逆转，境外机构配置人民币债券需求有望恢复。

　　夏愔愔认为，2023年上半年，中国经济增速有望反弹，国债收益率有可能进一步提高，国债收益率和政策利率之间的利差可能进一步扩大，高点会触及3.25%左右；在今年下半年，中国国债收益率可能有机会再度下降，在年底可能还会进一步走低，预计大概会在2.9%左右。(完)

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)