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来源：500快三2023-08-24 17:48

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调研显示：租房群体渐重居住体验******

　　中新网上海1月10日电 (记者陈静)记者10日获悉，《全国重点城市业主出租偏好观察》(下称《观察》)显示，近年来租客群体更关注居住品质，“有服务、有智能、有品质、有空间”的“改善型”需求，已然成为新的租房需求。而城市业主却受限于房屋老化，户型陈旧、装修老化等，感到“出租难、收益低”。

　　中国城市住房租赁智库联合自如研究院发布的《观察》，对时下租客租房需求与重点城市业主出租观念进行了调研。调研显示，选择整租、“多一间房”、要求配备智能家居等成为租客主流需求。除常规的卧室、客厅之外，越来越多租客倾向增加单独区域或空间，用来作为娱乐、办公或者储藏空间。这说明“居住体验因素”影响力加强。

从调研的10个主要城市来看，租房市场的房源多以老房为主。　中国城市住房租赁智库联合自如研究院供图

　　面对需求不断升级的租客，近年来城市业主开始面临多重出租难题。长期空置、房子持续“出问题”、租金收益不及预期等是令业主头疼的问题。调研团队方面当日对记者表示，房屋品质不足、生活服务缺失、合规性挑战等问题是导致出租不理想的部分原因。其实，这些也是业主个人自行打理的闲置房屋普遍存在的问题。

　　据介绍，从调研的10个主要城市来看，租房市场的房源多以老房为主：其中，北京、上海、深圳、广州出租房源的平均房龄超过22年，而目前装修合理使用年限在10到15年，老龄化房源存在一定的户型陈旧、装修老化等问题；成都、武汉、杭州等新一线城市的出租房源虽然“年轻”些，但平均房龄也在12年左右，因为出租房房源在新城区、卫星城区数量占比高，毛坯房、简装房较为常见。

　　调研显示，在租房需求、出租难点快速变化的影响之下，城市业主们的出租观念也在悄然发生着变化。数据显示，目前有超过六成的业主认可“追求年度总收益＞追求单月高租金”“出租率稳定最重要”“出租前可以在装修上适当投入”“可选择专业长租机构出租”等观点，有超过四成业主表示会将“能否提供明确的租金收益规划”和“能否提供保底收益”作为重要的委托决策标准。

　　调研团队方面认为，专业长租机构或成为弥合城市租住群体不断提升的品质需求，与个人业主条件有限的房屋供给间的重要“联结器”。有分析显示，春节后的租房市场或将迎来一轮大幅回升，进入春夏季之后，白领及高校毕业生群体将会助推形成一波需求浪潮。调研团队方面认为，个人业主也需要对自身房源的市场竞争力有理性认知，在租住需求爆发期到来之前，通过机构托管、装配升级等方式，提升房屋出租价值，为实现长期稳定出租、综合收益提升打下基础，也以此提升闲置房屋的供给价值，为新市民幸福安居贡献力量。(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)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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