北京、上海、深圳等地接连出台政策举措，积极布局人工智能产业，这释放了什么信号？

2022年是不是买房的好时机？你有买房的打算吗？

2022年是不是买房的好时机？

其实对于需要买房的刚需人来说，不管是高价，还会低价，到了需要的时候不管时机你都得买，只不过你买房的时候是不是遇到了好政策，实属运气，其实2022年就是一个买房好时机。

先来回忆一下2021楼市。

一、2021年的楼市动荡

2021年上半年楼市快速增长，到了下半年直接腰斩。

原因是由于疫情后货币环境较宽松，经营贷等各种投机投资资金流向楼市，叠加一线城市“学区房”热，全国一线及核心二线城市的新房和二手房价同步飞涨，尤其是珠三角和长三角更为明显。

2021年大城市的楼房成交量并不理想，特别是二手房这块业务的保费量直接比腰斩还惨，一降再降，从2万套左右，直接降到1万套左右，甚至月成交量低于一万，更别说二三线城市的二手房成交了，个别区更是半年没一个。

当然做最主要的还是银行杠杆率太高，而超八成杠杆全部流入房地产行业，更可怕的是，购房需求的放缓迹象已经开始显现，一旦后期居民购房需求跟不上，资产价格在上涨到难以承受的程度时，那么开发商和银行手中的杠杆就会雪崩式崩塌，必然会发生暴跌，仿佛气泡破灭，经济开始由繁荣转向衰退，人称“泡沫经济”(Foam Economy)。

这也是为什么二手房速冻，新房降温，房企资金无法回笼，房企债务危机立刻到来的原因，现金流枯竭，无法良性循环，某大就是例子。

住建部开始严控炒楼，哄抬价格，约谈炒房客、房企、银行，银行不得不踩急刹车了。

二、2022楼市将是平稳的一年

为什么这样说？

虽然出台了“限涨“政策，但是很多地方也推出“限跌”政策，以确保楼市的稳定，经过了2021的动荡，稳定持续性是必然的。

2月24日，国务院新闻办公室举行发布会。

住建部部长王蒙徽对2022楼市重磅定调，主要为两个方面：

第一，就是保持调控政策的连续性和稳定性，增强调控政策的精确性和协调性。

第二，就是继续稳妥实施房地产长效机制，保障住房的刚需，同时满足合理的改善性需求，促进房地产良性循环和健康发展，不把房地产作为短期刺激经济的工具和手段，努力地稳地价，稳房价，稳预期。

以“保交楼、保民生、保稳定”为首要目标，稳是重点，坚决有力处置个别房地产企业因债务违约所引发的房地产项目逾期交付风险。

而且新年开始，也有一些政策，楼市政策、信贷环境无一释放出松动的信号，许多城市已经出现了降首付、降利率。

跌是很难再跌的了，这种平稳不涨，有政策的的时候不就是入手的好时机吗？

2022年首套买房新政策：

贷款买房首付规定：公积金贷款首付比例为首套房90㎡(含)以下的公积金贷款首付比例不得低于20%，90㎡以上的住房公积金贷款首付款比例不得低于30%。首套房商业贷款首付比例为30%，使用商业贷款买房利率将会上浮。

契税规定：家庭首套房购房面积90平米及以下，契税为1%;购房面积90平米以上，契税为1.5%。

当然刚需的时候，不管是农村自建房房，还是城市里买房，不管是高价还是低价，该建还得建，该买还是得买。

百度百科-房地产泡沫

你如何看待人工智能的发展？

1. 人工智能可能导致就业市场竞争和社会阶层分化：随着人工智能技术的不断发展，许多传统行业中的简单重复性工作将被自动化取代。这意味着许多人可能失去他们原本依赖的工作岗位，进而导致就业市场竞争加剧和收入下降。同时，这种趋势也可能会加剧社会阶层分化，造成贫富差距的扩大。 2. 人工智能可能被恶意使用：人工智能不仅具有强大的计算和学习能力，还可以自主决策，这使得它具有被恶意使用的潜在风险。例如，黑客可以利用人工智能进行网络攻击或者破坏行为，进而导致社会安全风险增加。此外，人工智能也可能被滥用来侵犯个人隐私、盗取知识产权等问题。 3. 需要对人工智能进行监管和控制：为了避免上述问题的发生，我们需要对人

人工智能产业要想“弯道超车”，中国只需做到这点

时至今日，没人会怀疑，移动互联网时代的连接红利已趋向平缓，而技术红利的下个“继任者”也已达成共识：人工智能。当它如一条条毛细血管渗透进搜索，电商，金融，医疗，交通，教育，媒体和制造等行业，其作为决策层的期许被写入政府工作报告也毫不令人意外。

但商业常识是，将技术落地是检验技术的唯一标准。相较于散落在不同技术精英头脑中的需求构想（从0到1），将人工智能以最快速度产业化落地无疑更为关键（从1到后面的无数0）。

令人欣喜的是，最近《纽约时报》在采访大量美国政府官员和硅谷精英后就得出结论：中国的AI将与美国齐头并进，从产业落地的角度，中国已经诞生孕育人工智能温润的社会土壤。当然，最终的开花结果，需要初创企业，地方政府和产业园区运营商的合力锻造——这其中，以京津冀和珠三角为核心的区域示范效应，无疑会起到巨大的带动作用。

中国：后发制人

麦肯锡发布的一份报告认为，四大趋势的合围正让AI来到产业落地的拐点：一是在产业链基础层，数据资源的规模及种类大幅增加；二是半导体厂商及CPU和GPU巨头都把AI视作新目标；三是开源人工智能平台的数量和规模持续激增；最后，科技巨头和风投正日趋关注人工智能跨行业创新应用的初创公司。

以上拐点将给予中国一次“后发制人”的机遇。麦肯锡预计，中国人工智能应用市场将以50%的增速逐年增长，远超全球市场20%的复合年增长率。

为什么？首先从底层技术上，深度学习以一种非常精炼的算法模型解决了过去复杂的输出模式，降低了参与者门槛。从产业资源上，如李开复所言：中国每年毕业上百万的工程师，没有任何其他国家能做到这一点，“一名优秀的数学和计算机专业应届毕业生经过6个月培训，就可以进入人工智能行业，成为合格的人工智能工程师。”这本就是巨大的人才资源优势。

更重要的是，就像“互联网+”连接红利源自传统基础产业的赢弱，中国也有许多传统行业需要通过AI完成产品升级，“如果有AI和大数据技术想卖给美国银行，可能它们已经打磨的很好了，但在中国很多银行却能够非常快速的产生价值，帮助他们赚几千万上亿的营收，他们当然愿意花钱来买这样的服务。”

最后，在中国，大数据获取相对容易——常识是，海量数据是训练深度学习神经网络的养料，于是在交通（看看滴滴的崛起和无人驾驶的发展便知），金融，医疗等数据资源丰裕的领域，人工智能的示范效应已经非常明显。

这对中国的产业升级无疑是巨大利好。在刚结束的“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”上，科大讯飞高级副总裁江涛就引用了孙正义的观点，“孙正义指出未来国家竞争力取决于劳动力人口，提出要给日本增加三千万台二十四小时的工作机器人，相当于给日本增加九千万的劳动力，通过这个拿下全球GDP第一名。未来的人工智能不光是一个企业，一个行业的事情，也是影响我们国家在未来的竞争力。”

加快产业化落地

值得一提的是，政府对AI产业的扶持也令人欣喜，去年至今，一次次中央出台的文件掷地有声：去年5月23日，发改委、科技部、工信部和网信办联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，表示到2018年中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系，培育若干全球领先的AI骨干企业，形成千亿级的人工智能市场应用规模。去年12月，国务院印发《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知》，要求培育人工智能产业生态，促进AI在经济社会重点领域推广应用。今年1月，中共中央办公厅、国务院办公厅又印发《关于促进移动互联网健康有序发展的意见》，就包含加紧人工智能、虚拟现实、增强现实、微机电系统等新兴移动互联网关键技术布局。

在AI产业落地过程中，除了中央自上而下的决策，地方政府和相关产业园区的资源整合同样意义非凡。若将人工智能与机器人视作一个产业整体，各方扶持力度已着实不小。据不完全统计，目前全国有20多个省市把机器人作为重点产业进行培育，全国已建成和在建的机器人产业园区超过了40个。

在具体区域建设上，各种原因的合力，正在让京津冀地区在智能产业发展中占领先机——北京的龙头地位自不必多言，从最精尖的脑科学基础研究到主导各种智能产品的创意落地，这里集聚着这个国度最顶尖的技术大脑。而随着京津冀一体化的深入推进，河北作为协同发展的重要环节，正在释放日趋重要的区域价值。譬如华夏幸福就在推动人工智能与机器人产业落地方面做出了积极尝试。其悉心打造的香河机器人小镇，集孵化加速、智能制造、创意体验和生态涵养于一体，截至目前已累计签约德国尼玛克和汇天威等各类领军企业近50家，涵盖工业、医用、军工机器人、3D打印和无人机等多门类机器人项目，是京津冀产业链中最全的综合性机器人产业集群。

而在被人工智能技术“赋能”的先后次序上，传统意义上的制造业只是排头兵——智能家居，智能机器人，智能交通，智能医疗……人工智能仿佛新经济时代的“水电煤”，正在推动一切传统行业的升级再造。那么，如何在细节上完善产业链，通过生态的力量扶持初创企业，就成为中国AI产业能否真正完成“弯道超车”的关键。

告别“单打独斗”，培育生态链

最新一次的大规模讨论发生在廊坊。5月18日，由河北省人民政府主办，华夏幸福基业股份有限公司、中国人工智能学会等单位承办的“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”召开，众多科技名企和业内学者汇聚于此，共同探讨京津冀地区如何加强协作，培育人工智能产业生态。

必须承认，中国AI产业集群的建设稍显缓慢。尽管中国在语音识别等细分领域上已颇具领先地位，但相较于美国早已成熟的“积木式创新”（高校专利+商业团队之间的无缝衔接），中国AI在产学研之间还尚未形成完善的共赢机制。中国电子信息产业发展研究院电子信息产业研究所副所长温晓君就认为：中国人工智能产业目前仍以“单打独斗”为主，缺乏技术间的协同，产品间的互联互通和上下游的互动缺乏有效协调，无法形成发展合力。他建议：“打造高水平公共服务平台。建立集技术研发、示范应用、产品检测认证、知识产权等功能为一体的产业公共服务平台。打造人工智能创新孵化中心，促进产融对接。”而打造产业公共服务平台，提升人工智能的集群式创新能力，无疑需要各地方政府和产业园区运营商的扶持。

人工智能是高度知识密集型的产业。从目前发展状况看，京津冀，长三角以及珠三角是人工智能产业的重心，精英人才，精尖技术和资本力量无一不在向这些地方倾斜。而可以肯定的是，与作为技术分支的机器人产业正在发生的故事一样，在人工智能产业化过程中，正处于跨越发展关键时期的京津冀同样将担当主角。

在“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”上，中科乐创总裁纪顺友就举了个特别好的例子：“京津冀和雄安新区是新的发展，在城市规划和政策配套上都能以最先进的理念来去铺设。讲一个很具体的例子，驭势科技的车分为高速和低速，就是因为有些环境技术还没有到位，还有一些风险，包括保险、法律的风险。在一个新的园区里面，可以通过用公交车先做无人驾驶，或者是专用道，或者一些其他的措施来让这个技术能率先落地，能实现商业化，慢慢在克服更广泛问题的时候全面铺开，这是一种优势。”

这无疑是一种更顺势而为的发展方式。就像苏州大学机电学院院长孙立宁在“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”中所言：“未来的人工智能、机器人这种高端技术在京津冀地区将发展比较好。这里有很好的人才优势、产业链优势以及众多资本优势，有利于形成小镇、区域型的高端产业。此外京津冀工业基地也需要转型升级。”商汤科技副总裁柳钢也表示：“京津冀经济圈，如果能够在人工智能、机器人浪潮到来的时候，有很切实的措施和对应的政策，将搭载上万物智能的时代一起腾飞。”

嗯，不难发现，关于人工智能的一切乐观判断都源于同一个逻辑起点：追溯历史，数十年来，人工智能前几次令人振奋但又很快偃旗息鼓的浪潮，都是由学术研究主导——但从如今革命性AI产品的层出不穷便知，这轮人工智能热潮是以满足用户需求的的商业行为主导，两者可谓云泥之别。而这也足以令人确信，人工智能正处于大规模爆发的前夜。

诚如驭势科技联合创始人吴甘沙在“京津冀人工智能与机器人产业高端会议”中所描述的那样：“2016年开始的人工智能时代，它的历史地位一定是跟20年前的互联网以及40年前的个人电脑可以相提并论，我们经历了20年的数字化，20年的网络化，未来的20年一定是波澜壮阔的智能化的20年。”

我非常相信这一点。

李北辰/文（知名科技自媒体，致力于用文字优雅的文章，为您提供谈资与见识）

首部人工智能地方性法规《深圳经济特区人工智能产业促进条例》，有何影响？

首先是对于促进人工智能在经济社会领域的深度融合与应用有很大影响。以促进产业发展为抓手，针对深圳人工智能产业发展瓶颈，率先通过立法推动人工智能产业高质量健康发展，推动人工智能与人工智能深度融合各产业领域通过科学合理的制度设计，推动城市建设。成为全球领先的人工智能产业高地。为推动我市人工智能产业高质量发展。

其次是对于人工智能产业发展纳入全市国民经济和社会发展规划有一定影响。明确人工智能产业发展的总体思路、发展目标、主要任务和政策措施。建立健全人工智能产业统计分类标准，制定完善人工智能产业统计分类目录，有序开展人工智能产业统计调查和监测分析工作。根据人工智能新技术、新产业、新业态、新模式的特点，制定相应的监管规则和标准，实施分类分级监管。

再者是要明确基础层研究成为人工智能的“硬指标”。人工智能研究可分为基础层、技术层和应用层。美国在基础层不断研究和实践进步，技术难度大，技术驱动效应强。层的能力稍弱一些，在技术层和应用层下更多的功夫。基础层主要指支持处理器、芯片等人工智能技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用学科。

要知道的是夯实人工智能产业发展的软硬件基础。深化智能制造发展，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各个环节的探索应用，提升智能制造关键技术和装备创新能力，培育和推广智能制造新模式.四是构建行业培训资源基地、标准检测与知识产权服务平台、智能网络基础设施、网络安全保障等行业公共支撑体系，完善人工智能发展环境。

AI 应用爆发，算力会迎来哪些发展机遇？

随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力需求将不断增加。因此，未来算力发展将会迎来以下机遇：
超级计算机：随着技术的提升，超级计算机的算力将会越来越强大，可以处理更加复杂的人工智能问题。
量子计算：量子计算是一种全新的计算方式，它利用量子比特而非传统的经典比特进行计算，因此具有比传统计算机更快的计算速度。这将为人工智能开辟新的研究方向，同时也为解决更加复杂的人工智能问题提供了可能。
模型压缩与量化：针对目前人工智能模型存在的内存占用和计算速度慢等问题，模型压缩和量化技术将成为重要的发展方向。通过减小模型大小和复杂度，同时保持良好的精度，可以在不降低算法性能的情况下实现更高效的计算。
分布式计算：由于单台设备的算力有限，分布式计算将成为满足大规模计算需求的关键技术之一。这项技术可以将计算任务分配给多台设备进行处理，提高计算效率和准确性。
总之，随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力发展将会迎来更多机遇，并为人工智能技术的进一步发展提供有力支撑。