春运遇降温，1月以来羽绒服销量同比上涨逾50%******

　　日前，受强冷空气及南支槽影响，我国大部地区出现了雨雪及大风降温天气。我国多地区气温先后下降8～12℃，各地地方气象台也相继发布寒潮预警。

　　与此同时，春节前夕，受寒潮影响，消费趋势上也出现了明显的变化，保暖消费与年货消费一起成为人们关注的重点。特卖电商唯品会相关数据显示，1月以来，羽绒服、保暖内衣、电暖器等保暖用品在平台上的热度持续走高。

　　每到冬季，羽绒服都是不少人的购物首选，2023年同样不例外。不过，不同于往年，现在市面上销售的羽绒服有所不同。2022年年初，我国发布了GB/T14272-2021《羽绒服装》标准(下称“新国标”)，并于2022年4月1日正式实施。其中，新国标明确把“含绒量”修改为“绒子含量”。新国标的起草单位包含波司登、雪中飞、艾莱依、雅鹿等行业头部公司，森马、耐克、七匹狼等服饰企业也参与其中。

　　根据新的《羽绒服装》标准，只有绒子含量不低于50%，才能称为羽绒服。绒子是一朵羽绒中最优质的部分，直接发挥保暖作用；羽丝、绒丝则是朵绒掉下来的单丝，没有蓬松感。简单来说，“羽绒=绒子+羽丝、绒丝”。就同样的充绒量而言，绒子含量高，保暖性更强；绒子含量低、绒丝与羽丝含量高，容易出现“不保暖且容易漏丝”等问题。

　　业内人士认为，新国标能改善、解决羽绒服常出现的钻毛问题。因为钻毛主要和里衬品质及绒子含量相关，里衬品质越好、含绒量越高越不容易钻毛。此外，新国标的实施也有利于进一步提升国产羽绒服整体品质，增强其市场竞争力。

　　新标准背后，牵动的是千亿元级别的市场。中国服装协会发布的数据显示，2015年至2021年，中国羽绒服市场规模从767亿元增长至1562亿元，年均复合增速达到12.6%，高于整体服装市场，有机构估计 2022年这一数字超过到1600亿元。

　　记者搜索各大电商平台发现，诸多相关品牌目前已经换上了新标。在羽绒服新国标实施的首个旺季近一个多月来，不少品牌羽绒服的销量持续增加。

　　唯品会数据显示，1月以来羽绒服销量同比上涨50%以上，运动羽绒服销量同比翻倍。在天猫上，服饰向来是重头，在近期冬装的销售中，羽绒服品牌占比近半，除冠军波司登外，鸭鸭超越优衣库跃居第二，雪中飞重进前五，雅鹿上榜排名第九。

　　除了羽绒服外，其他保暖产品也一样热销。不过，根据平台提供的信息，不同地域不同的御寒方式也是多样化。

　　唯品会数据显示，近两周来，北京市民在御寒方面更多选择保暖内衣，保暖内衣销量平均增长60%以上。上海消费者则更青睐电热毯，电热毯销量同比增长30%以上。成都消费者钟爱购买羽绒服，女/男式羽绒服在当地位居销量前两位。在广州，女式大衣的销量同比猛增59%，儿童毛衣销量同比增长83%。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021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承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)