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来源:快盈v开户2024-01-19 17:48

  

全球或陷“滞胀陷阱”?专家:未来十年地缘竞争或激烈化******

  中新网北京7月10日电(记者 孟湘君)俄乌冲突开始后,西方国家对俄罗斯发起的制裁已达到一万多项。俄乌冲突、俄与西方之间的制裁与反制裁,对全球化进程和全球贸易、能源格局有何影响?近日,在中新社“东西问·中外对话”中,东方证券首席经济学家邵宇给出了自己的分析。

  邵宇指出,西方在制裁当中冻结俄罗斯的外汇储备后,俄罗斯应对的办法就是能源出口。邵宇指出,俄罗斯不接受其他货币用于石油、能源贸易,只要用俄油气跟能源,一定要购买卢布,既然对卢布的需求在增长,它就会坚挺升值。

  至少在这个阶段,他认为,卢布的走强使得俄罗斯确立了抗拒欧美,特别是美国金融制裁所起到的一定效应。也就是说俄罗斯用必不可少的石油需求,维护了自己货币的主权。俄在(全球)供应链当中的重要地位,目前看起来可能是无法取代的。

  但对全球而言,不管是用卢布还是用美元计价,目前能源的价格都非常高。现在供应链的状态非常混乱,且混乱可能持续一段时间。地缘冲突包括高企的油价,可能把全球拉入一个很大的“滞胀陷阱”,对全球能源转型形成巨大冲击。

  邵宇进一步分析,能源转型的一个逻辑是,让传统能源保持在(价格)较高位置,大家就会往新能源方向转移。这种转型可能会对全球格局包括化石能源、传统能源的需求发生一些中长期甚至是革命性的变化。

  另一方面,对全球化本身来说,邵宇表示自己一直在研究这方面。他说,“我们习惯于把过去的全球化叫做全球化的3.0版”,三类国家构成了全球化循环的完整结构。

  第一类是俄罗斯、乌克兰这样的能源或者资源型国家;第二类叫做生产型经济体,这些国家的经常账户盈余超过GDP4%以上;最后一类消费型国家比如南欧国家、美国,经常账户赤字占GDP4%以上。

  现在不管是地缘冲突还是一些国家间的竞争,已经导致全球化结构断裂了。全球可能进入到一种地缘竞争更激烈,不同国家的联盟形成竞争集团的过程,有点像一战跟二战之间的一种低迷状态。

  他预测,这样一个状态可能会持续10年甚至更长时间,所以不管是资源型国家转型,生产型国家能力提升,还是约束消费型国家滥发货币,都要找到新的合作领域,达到一个新的平衡,但这个平衡比较难达到。

  所以,要做好准备,来应对可能会出现的各种风险跟不确定性。比如美元的武器化或者是更激烈的技术竞争形式等,或将成为各国必须面对的问题。(完)

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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)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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