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"青柠影院观看免费完整版",　　[环球时报记者李萌环球时报特约记者任重]美国彭博社17日给出了一个结论：尽管拜登政府支持2022年通过的推动美国先进能源制造业发展的《通胀削减法》（IRA），但20个月过去，中国依然扩大了对美国清洁技术的主导地位。报道称，去年，当美国开发商还在等待有关如何为氢能中心和制造工厂申请税收优惠的指导意见时，中国已经领先一步，扩大了其在能源转型技术领域的主导地位。不同于以往，彭博社这次还拿出了大量数据作为佐证。　　华盛顿能做的“仅此而已”　　路透社18日报道称，两位熟悉白宫计划的消息人士周三表示，为了抵御来自亚洲制造的产品的竞争，拜登政府将计划恢复对占主导地位的太阳能电池板技术征关税，包括中国和其他国家。这是美国应对中国清洁能源产品工厂产能进行大规模投资带来“威胁”的措施的一部分。　　美国国家海洋和大气管理局2024年1月发布的一份报告显示，美国在2023年遭遇了28起损失超10亿美元的灾难，这一数字打破了历年纪录。据彭博社援引波茨坦气候影响研究所（PIK）科学家温兹的一份声明中称，“保护气候比不保护气候要便宜得多。”能源绿色转型是未来经济的重要组成部分。　　彭博社报道称，去年，中国扩大了在12个关键清洁能源领域的全球产能份额，包括电池部件、金属精炼和氢电解槽。对于美国制造业的领军企业来说，更为担忧的是从太阳能晶圆到一系列锂离子电池组件，中国在11项关键技术的全球产能中所占的份额目前已超过80%。　　在美国，2022年获批的IRA在气候和清洁能源领域支出约3700亿美元并让该国几乎一夜之间成为清洁技术投资最具吸引力的目的地之一。此外，拜登政府已将清洁能源供应链的回流和关键零部件的生产转移到“友好”国家作为首要任务。　　此前，美国财政部长耶伦在访华期间也称，华盛顿不会接受美国工业因中国电动汽车、电池和太阳能电池板等关键产品的工业产能过剩而“遭受摧毁”。　　但是，彭博社评论说，华盛顿的支持性政策在克服高昂的借贷成本、缓慢的许可审批以及新发电厂接入电网的漫长等待方面所能做的也仅此而已。在过去的一年里，美国商界领袖和政府官员经历了这样的现实：工厂计划被打乱，一些海上风电合同因谈判提高电价而破裂。　　426：29　　与此同时，中国正在大力推进长期绿色产业战略，这一战略的发展速度超过了世界其他国家。国际能源署（IEA）在最新发布的年度报告中称，2023年中国的太阳能光伏发电量相当于2022年全球太阳能光伏发电量，而风能发电量同比增长66%。香港《南华早报》报道称，中国正在戈壁沙漠和西北地区建设大规模电力生产和输送网络，发电装机容量达600吉瓦。联网的发电厂中有一半以上是可再生能源。　　此外，路透社称，布鲁塞尔全球风能理事会表示，到目前为止，中国拥有世界上最大的涡轮风机产能。除了产量，中国涡轮风机制造商在产品设计和创新方面也处于领先地位。咨询公司伍德麦肯兹表示，过去4年，中国共发布了426款新型涡轮风机，中国以外地区仅发布了29款新涡轮风机。　　中国还投入巨资确保在绿色革命的关键金属加工领域占据主导地位——例如，95%的欧洲太阳能电池组件来自中国。德国《商报》称，新能源汽车、锂电池、光伏组件——“新三样”等绿色科技给中国带来强劲的增长动力。在新能源汽车领域，问界、比亚迪和五菱等中国品牌已在电动汽车领域迎头赶上德国汽车。电动汽车的例子表明，在未来绿色技术方面，中国正在赶超西方。　　路透社报道还称，中国遥遥领先的优势可能会让其他经济体在竞争中落后太多，并导致它们依赖中国产品。　　厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强18日接受《环球时报》记者采访时表示，美国和欧盟都非常担心中国目前的发展态势，包括风电光伏、电动汽车和电池储能。以中国目前的发展态势和产业链竞争力，中国拥有全球市场的可能性很大，中国也愿意向全球提供产品和帮助。　　打击对手并未让美更强　　美国《福布斯》杂志报道称，现在是让所有美国政客都明白清洁能源转型是一个巨大的经济和工业机遇的时候了。这是他们对抗中国绿色科技市场领先地位的最好机会——这是政策制定者经常强调的问题，但没有一个真正的计划来改变目前的格局。　　美国推出IRA从地缘政治战略上是有利于自己的，但是没有产业链就没有竞争力。林伯强补充道，因为可再生能源方面全球起步都比较晚，技术差距拉不开，中国的优势是有性价比的产品和完整产业链。　　美国长期布局大量投入却未能达成目的是因为不切合实际，林伯强称，中国的竞争力主要来自于拥有一个完整产业链，而美国打乱了这个产业链。　　美国通过打击对手、限制竞争、设置贸易壁垒等一系列手段有可能减缓对手变强的速度，但未必会使自己的实力变得更强。

"青柠影院观看免费完整版",身处AI大模型浪潮之中的顶尖科研人才，正加速“下海”，从学术界跳到产业界“掘金”。4月22日，记者从国科微官方渠道获悉，国际顶级AI专家香港中文大学教授、IEEEFellow邢国良正式获聘加入国科微，担任公司的AI首席科学家，以进一步加强公--**--　　炒股就看，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！　　身处AI大模型浪潮之中的顶尖科研人才，正加速“下海”，从学术界跳到产业界“掘金”。　　4月22日，记者从官方渠道获悉，国际顶级AI专家香港中文大学教授、IEEEFellow邢国良正式获聘加入国科微，担任公司的AI首席科学家，以进一步加强公司在AI边缘领域的技术探索，加快AI赛道商业部署。　　记者梳理发现，自生成式人工智能浪潮爆发以来，企业“挖角”高校顶尖科研人才的案例就时有发生。这一方面显示了产业界对顶尖AI人才的求贤若渴，另一方面也说明在人工智能领域，产业界依托于算力和资金等方面的优势在技术研发方面居于领先地位，对顶尖人才拥有越来越强的吸引力。　　AI大牛入职A股芯片公司　　国科微是集成电路设计企业，正致力于将尖端的人工智能技术与大规模集成电路设计技术相结合，为端侧人工智能的广泛应用提供更多高性能的SoC芯片和全面的解决方案。值得注意的是，作为芯片公司，国科微也获得了国家大基金（国家集成电路产业基金）的关注。Wind最新数据显示，大基金目前持有国科微1665.5万股股份，位居第三大股东。　　公开资料显示，邢国良毕业于西安交通大学电子科学与技术（原电子工程）专业，获学士学位。2001年毕业于西安交通大学计算机专业，获硕士学位。2006年获美国圣路易斯华盛顿大学博士学位，曾在美国密歇根州立大学担任终身教授。目前，邢国良就职于香港中文大学工程学院，担任信息工程学系教授。　　国科微之所以聘任邢国良任首席科学家，主要系邢国良的研究方向与公司的发展方向十分契合。记者注意到，今年3月，国科微在回复投资者提问时表示，公司目前聚焦于边缘AI芯片产品的开发与场景落地，产品使用场景涵盖传统监控、汽车电子、智能家居等机器视觉领域，支持神经网络推理等功能。　　据介绍，邢国良领导着多个大型边缘人工智能（EdgeAI）项目，这些项目将应用于城市基础设施、自动驾驶、智能健康等领域。邢国良还成功领导并部署了包括辅助自动驾驶的智能路杆、火山地震传感器网络、老年慢性病智能监护、数据中心效能管理、水下网络等大型系统，开发的多项智能系统技术已被工业界成功产业化。　　国科微表示，邢国良在嵌入式人工智能、物联网、信息安全和无线网络等领域的专业知识和研究成果，将为国科微在AI技术上的创新与突破提供重要顾问和指导。　　截至4月22日收盘，国科微股价微涨0.73%，报45.64元/股，总市值99亿元。　　没钱缺卡的AI学术界正被产业界碾压　　由于顶尖AI研发人员十分稀缺，企业为了追赶上日新月异的AI技术发展速度，往往对AI顶尖人才青睐有加，具有学术界背景的AI人才加入产业界的例子并不鲜见。　　例如，去年9月，宣布，机器学习和计算机视觉领域知名专家颜水成正式出任昆仑万维天工智能联席CEO、2050全球研究院院长。公开资料显示，颜水成毕业于北大数学系，2004年获博士学位后前往香港中文大学汤晓鸥教授的多媒体实验室做博士后，主要研究人脸识别方向。2007年，颜水成加入新加坡国立大学并创立了机器学习与计算机视觉实验室。　　在谈及为何加入昆仑万维时，颜水成认为：“在通用人工智能领域，从研究、研发到产品是完整的链条，缺一不可，只有将三者完全打通，研究才能发挥最大价值。”作为AIGC上市公司，除了自研“天工”大模型以外，昆仑万维积极探索AI大模型在游戏、搜索、广告、社交娱乐等领域的应用。颜水成表示，昆仑万维布局了AI大模型、AI动漫、AI社交、AI游戏、AI搜索和AI音乐六大方向，核心业务面向全球市场，其能力矩阵和生态系统非常具有想象空间。　　在生成式人工智能的浪潮下，AI学术界的顶尖人才正加速流向产业界。科技巨头凭借算力与资金优势，正加速替代高校成为行业前沿技术的突破者与引领者。《2024年人工智能指数报告》显示，产业界继续主导人工智能前沿研究。2023年，产业界产生了51个著名的机器学习模型，而学术界只贡献了15个。此外，108个新发布的基础模型来自产业界，来自学术界的只有28个。　　这样的趋势引发了一些学术界人士的担忧。前不久，被誉为“AI教母”的斯坦福华裔教授李飞飞在一场公开演讲中提议，要建立国家级算力与数据集仓库，以让高校研究员拥有更多的算力和数据资源。据介绍，仅Meta一家公司就可以为模型训练采购高达35万个GPU，但斯坦福大学的自然语言处理小组总共只拥有68个GPU。李飞飞表示，目前高校的资源和人才储备要远远落后于工业界，建立国家级算力与数据集仓库有助于缩小学术界与产业界之间的差距。　　事实上，无论是在中国还是美国，高校缺乏算力资源对AI科研人员正常开展研究都带来极大掣肘。记者在国内某问答平台发现，不少AI领域的高校学生均无奈表示，实验室缺乏GPU让科研难以为继。例如，有人提问：“实验室一块GPU都没有怎么做深度学习？”还有一名博主在“如何劝周围人不要入坑深度学习”的帖子中表示，“现在深度学习真的太火了，而且基本上都是搞大模型的，自己电脑和实验室那点显卡根本不够用。”　　人才的流向某种程度也代表了产业发展的未来趋势。在生成式人工智能浪潮下，高校如何摆脱没钱缺卡的困境，避免人才的加速流失，这对于世界各地而言，都是一个亟待解决的难题。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：万俟雯湫

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