当地时间11月7日,首趟境内外全程时刻表中欧班列抵达德国杜伊斯堡接车仪式在杜伊斯堡举行。此趟中欧班列从中国西安始发,经亚欧走廊运行近万公里抵达德国杜伊斯堡。图为抵达的中欧班列。中新社记者 马秀秀 摄
霍斯特·勒歇尔:杜伊斯堡地处德国西部,是德国的煤炭和钢铁工业重镇,后来由于德国经济经历结构性变革,不再发展煤炭业和钢铁业,这座城市受到了极大打击。杜伊斯堡的人们不得不去另寻谋生出路。而德中的这种联系,是“一带一路”倡议的体现,也很大程度上帮助杜伊斯堡重新稳定经济,杜伊斯堡现在的发展确实非常好。与此同时,“一带一路”倡议对杜伊斯堡周边区域也有着积极的影响。
中国崛起为何不是孤立中国的理由?
中新社记者:近段时间,一些德国政客反复警告德企要降低对华依赖。对此,中国外交部发言人回应称,所谓“对华依赖”,这就是个伪命题。因为合作从来都是互利的,依存从来都是相互的。应当如何看待这一问题?“脱钩”是否同样是个伪命题?
李远:“脱钩”和“对华依赖”被用作西方对华进行限制与遏制的政治说辞,反映了德国部分政客对中国不信任,甚至对中国的投资存在一定的歧视。要警惕这种主张通过西方媒体的夸大,形成舆论导向,进而误导部分国家的对华政策。
中德互为最重要的贸易和投资伙伴,中德经贸合作具有广阔的前景和巨大的潜力,在经贸合作纽带的作用下,中德之间形成了巨大的共同利益和愈发紧密的关系。在上世纪中国改革开放之初,经济实力还不那么强大之时,西方国家对与快速发展的中国扩大经贸关系感到高兴,西方的主流经济学理论也一直都在鼓吹国际贸易的好处。比如国际贸易会使所有贸易国的绝对收益增加,也会加深各国的相互依赖程度,提高冲突的机会成本,进而可以促进和平。
但目前,一些西方政客关心的却不是“大家都会获益吗?”,而是“谁的获益更多”。如果两个国家都采用这样的视角去审视其经贸关系,则两国关系易陷入零和博弈模式,并会导致冲突。
中新社记者:朔尔茨日前撰文表示,中国已成为一个经济上强劲、政治上自信的国家。他特别强调,中国的崛起,不是孤立中国的理由,也不是限制对华合作的借口。如何理解朔尔茨的这一表态?
李远:对部分鼓吹“脱钩”和“降低对华依赖”的德国政客来说,“同情”一个“弱中国”容易,但他们更应该做的是学会与一个“强中国”打交道。遇到问题需要相互尊重、对话协商,更需要推进更深层和务实的合作,在合作中扩大共同利益,在发展中破解难题。
中新社记者:中国喜欢用“务实”来形容德国的政治风格。怎样的双边关系才最符合双方的共同利益?
李远:理性是德国人的美德。政治家是理性的,默克尔在经济方面表现得很务实。德国应该与中国保持密切联系,因为德国经济以出口为导向,海外市场是德国产品的最大市场。中德有许多共同利益。因此,中国的增长应该被视为机遇而不是挑战。但也请注意,中德之间存在许多差异。对于德国来说,要真正了解中国,并非易事。
如今,人们应该承认并拥抱社会制度和文化的多样性。中德共同面临着新冠疫情、气候变化、经济和世界长期和平等诸多全球挑战。我们需要对双方的分歧持开放态度,建立信任并相互合作,以解决这些共同挑战。
作者:彭大伟 陈雪莲
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)
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