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来源：彩神彩票骗局2024-10-08 17:48

美媒文章：欧洲为什么与美国对华出口管制抗争******

　　参考消息网1月2日报道美国外交学者网站2022年12月27日发表德国墨卡托中国研究所分析师安东尼娅·赫迈迪和丽贝卡·阿塞萨蒂的文章，题为《欧洲为什么与美国对华出口管制抗争》。全文摘编如下：

　　2022年10月，美国对中国实施了迄今为止最大规模的出口管制。这些规则寻求限制中国获得先进半导体技术的机会，其目的是迅速利用美国的影响力来削弱中国的超级计算和人工智能能力。

　　新的管制措施大大加剧了中美科技竞争。美国总统国家安全事务助理杰克·沙利文说，美国希望在人工智能和其他“力量倍增技术”方面“保持尽可能大的领先优势”。

　　但这是有风险的。除非其他主要半导体生产国加入（这些国家迄今为止一直不愿这样做），否则，其中一些管制措施不会取得效果。

　　新的出口管制措施最初引发了关于现有规则、即外国直接产品规则所涵盖范围的困惑，外国直接产品规则对一些在海外制造的产品实施出口管制。由于美国的技术在半导体供应链上几乎无处不在，因此美国可以授权或阻止域外销售。事实上，这些并不涵盖半导体制造设备，因此最初阿斯麦控股公司的设备可以不受美国长臂管辖。沿着这条道路前进可能损害美国的利益，也会严重削弱盟国间的信任。关键是，华盛顿可以在它愿意的时候利用自己的影响力。

　　信任问题并不新鲜。尽管经济上的考虑在美国的出口管制法规中没有一席之地，但华盛顿对全球技术贸易越来越多的干预引发了人们对保护主义的担忧。

　　阿斯麦控股公司首席执行官彼得·温宁克抱怨说，华盛顿偏心美国半导体制造设备领域的企业，证据是它近年来大力游说荷兰政府，这导致荷兰拒绝发放对华出口极紫外光刻机的许可。这些抱怨表明信任受到削弱并且人们认为美国采取了贸易保护主义做法。

　　各国政府处境艰难，因为它们必须确保这样的出口管制措施不会扼杀本国产业。例如，如果没有日本的支持，欧洲或荷兰的单边管控将使日本竞争对手获得优势。已经有迹象表明，中国企业可能正在转向日本的半导体制造设备生产商，因为这些企业使用的美国技术更少，因此更不可能受未来涉及半导体制造设备的外国直接产品规则影响。

　　来自中国的收入对许多半导体公司来说至关重要。

　　尽管美国正在劝说伙伴国减少在芯片和电动汽车电池等其他领域对中国的依赖，但欧洲企业担心去全球化的代价。芯片供应链之所以高效，是因为它是全球性的、一体化的。如果供应链分崩离析，越来越多的国家奉行谋求自力更生的政策，芯片的成本就会上升。欧洲工业需要越来越多的芯片，不仅是在高科技行业，还有正被自动化和数字化改造的汽车等低技术领域。

　　然而，追求完全自给自足的供应链并不现实。

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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)