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来源:天天发娱乐网址2024-01-11 17:48

  

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国家发改委国际司副司长高健:助力美在华跨国企业更好融入新发展格局******

  中新网北京11月2日电(中新财经记者 李金磊 石睿)“党的二十大报告充分释放了中国扩大对外开放的积极信号,给美在华企业继续在中国各地投资兴业树立了信心。”

  国家发展改革委国际司副司长高健1日在接受中新网记者专访时作出上述表示。他强调,中国扩大高水平开放的决心不变。中国政府一如既往欢迎包括美国企业在内的各国企业来华发展、在华发展。

  助力美在华跨国企业更好融入新发展格局

  11月1日,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。此次圆桌会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。

  “深入理解党的二十大精神,有助于美在华企业提振对中国市场的信心,对美资企业融入中国新发展格局、深度参与中国高质量发展起到积极促进作用。”高健说。

  他表示,此次圆桌会延续了政企交流的重要平台与桥梁作用,充分展示出中国政府欢迎包括美国企业在内的世界各国企业更多参与中国对外开放、分享中国发展机遇的诚意与热情,帮助美在华企业了解中国政策方向、找准市场定位、抓住中国投资机遇,对于有关企业继续在华投资兴业、共享中国发展成果具有重要实践意义。

  世行最新报告公布的数据显示,2013年至2021年,中国对世界经济增长的平均贡献率为38.6%,超过G7国家贡献率的总和。

  “中国经济潜力足韧性大活力强,稳中向好、长期向好的基本面不会变。”高健说,党的二十大为中国迈上全面建设社会主义现代化国家新征程指明方向,14亿多人民正迈向共同富裕,这将为包括美国在内的世界各国提供更多市场和发展机遇。

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。

  三个“不变”:中国扩大高水平开放的决心不变

  在高健看来,本次圆桌会立意新、内容实,企业参与积极性超出预期,营造了良好的对话氛围,释放的信号可以概括为三个“不变”:一是中美企业界合作互利共赢的本质不变。二是中国扩大高水平开放的决心不变。三是美在华企业对于中国广阔市场的信心不变。

  高健强调,开放是当代中国的鲜明标识。中国政府一如既往欢迎包括美国企业在内的各国企业来华发展、在华发展,并将竭力为企业提供更好的服务和平台,持续打造市场化、国际化、法治化的营商环境。

  圆桌会聚焦美在华企业关切热点问题,就当前最新外资政策措施、碳达峰碳中和“1+N”政策体系等内容进行了系统介绍、答疑解惑,有助于在华美企坚定对中国市场的信心和预期,进一步拓展市场合作新空间、开辟深化中美经贸合作的新路径。

  “此次圆桌会尽管通知时间很短,但美在华企业踊跃报名,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。我们深切体会到,未来包括美在华企业在内的外资企业将更加看好中国市场,更加积极融入中国新发展格局。”高健说。

11月1日,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,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。中新网记者 李骏 摄

  三点期待:希望美在华企业保持对中国市场的信心

  根据海关数据,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%。

  对于参加这次圆桌会的美在华企业,高健提出了三点期待:一是准确领会党的二十大精神,加深对中国最新政策的理解。二是主动融入中国新发展格局,确保全球产业链供应链安全稳定。三是充分把握中国市场机遇,不断开辟合作新空间。

  他表示,希望美在华企业通过参加这次圆桌会,更加深入全面理解二十大报告的最新精神,了解中国经济未来发展方向;更好利用鼓励、促进外商投资的政策举措,对中国市场的稳定性和确定性更加充满信心;更好把握中国市场机遇、投资机遇和增长机遇,共享中国发展红利。

  他指出,包括美在华企业在内的世界各国企业融入中国新发展格局、参与中国经济高质量发展进程、继续在各地投资兴业长期耕耘,实际上也是参与和提升全球产业链供应链体系。这既符合企业自身利益,也是在为全球经济的稳定复苏作贡献。希望企业能找准定位,保持定力,满怀信心,通过参与中国经济发展,共同维护全球产业链供应链的稳定和安全。

  “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。”高健说,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)

                                                                                                                                                                                                                                • AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

                                                                                                                                                                                                                                    有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

                                                                                                                                                                                                                                    上传一张图片,或者输入一些简单的关键词,系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间,AI绘画开始在互联网社交平台走红。

                                                                                                                                                                                                                                    AI绘画,顾名思义就是利用人工智能进行绘画,是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品,通过算法对其内容和风格特征进行解析,最后再生成新的作品,所以算法是AI绘画的核心。

                                                                                                                                                                                                                                    当前,“凭空”生成图像的AI绘画,其实也会动辄“翻车”:也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像,下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

                                                                                                                                                                                                                                    事实上,AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交,那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

                                                                                                                                                                                                                                    AI绘画是如何实现“凭空”生图的?除了娱乐外,AI绘画还有哪些潜在的应用前景?

                                                                                                                                                                                                                                    从“以图生图”到“语音生图”

                                                                                                                                                                                                                                    2022年,由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而,这个作品的创作者不是艺术家,而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

                                                                                                                                                                                                                                    这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里,先输入几个关键词,如光源、构图、氛围等,得到了100幅作品,再进行约80小时的修图修饰,最终选出3幅作品,最后把图像打印到画布上。

                                                                                                                                                                                                                                    通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品,让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

                                                                                                                                                                                                                                    “人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末,当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说,最初的AI绘画方法比较简单,比如一张普通的照片,通过一些图像处理的算法,把照片像素进行几何或者色彩上的变换,然后再调节不同参数,就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

                                                                                                                                                                                                                                    经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

                                                                                                                                                                                                                                    AI绘画主要依靠三种技术模式实现

                                                                                                                                                                                                                                    董未名介绍,目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

                                                                                                                                                                                                                                    “图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取,实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合,从而生成新的艺术图像。”董未名举例,如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品,通过图像风格迁移技术进行融合,就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

                                                                                                                                                                                                                                    不过,在董未名看来,图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络(GAN)算法,它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强,笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距,所以长久以来,AI绘画一直“籍籍无名”。

                                                                                                                                                                                                                                    当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时,图文预训练模型的出现,加速了AI绘画的崛起。

                                                                                                                                                                                                                                    “依托图文预训练模型,只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片,算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似,艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例,比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练(CLIP)算法,就是利用图文特征“对齐”的能力,再结合已有的生成模型,实现“以图生图”或者“图+文”生图。

                                                                                                                                                                                                                                    不过,董未名坦言,图文预训练模型的推广也存在一些争议,有部分人认为,该模型在训练前期,需要用大量的图形处理器(GPU)进行数据训练,耗电量大、成本很高,而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为,也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型,用它完成更多的算法作业,只是这还需要时间的验证。

                                                                                                                                                                                                                                    诚然没有一项技术是完美的,这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

                                                                                                                                                                                                                                    “目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型,这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型,然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示,扩散模型也存在弱点,由于模型对图片内容识别的能力不足,或者难以完全理解识别文字的意义,以及训练数据的偏差,有时便会生成“四不像”的作品。此外,扩散模型生成图片的速度比较慢,目前还达不到实时生成图片。

                                                                                                                                                                                                                                    互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

                                                                                                                                                                                                                                    AI绘画目前的应用场景,更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆,短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时,此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动,百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

                                                                                                                                                                                                                                    有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标,人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想,不远的将来,AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

                                                                                                                                                                                                                                    “现在网络上充斥着很多不良内容,这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现,而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确,但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据,所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术,积累不良内容艺术作品的数据,并用以训练识别模型,以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

                                                                                                                                                                                                                                    在董未名看来,作为一种艺术呈现形式,AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局,因为这些赛道都离不开创意,AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入,实现对其创意的预览,甚至可以直接进行创作。

                                                                                                                                                                                                                                    不过,董未名并不讳言,当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型,而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片,经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显,如果用画家的画去训练算法模型生成作品,那最后的版权属于谁呢?”董未名提出的问题,正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

                                                                                                                                                                                                                                    AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢,希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬,真正服务艺术创作、创造更多价值。(科技日报记者 金凤)

                                                                                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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

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                                                                                                                                                                                                                                  加载更多
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