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一是充分發(fā)揮文旅商體展協(xié)調(diào)機(jī)制,以協(xié)調(diào)機(jī)制推動(dòng)文旅商體展的政策協(xié)同和市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)。相關(guān)工作部門加強(qiáng)協(xié)同,橫跨多部門、多條塊,形成整體和協(xié)同效應(yīng),這中間有政策協(xié)同、機(jī)制協(xié)同、市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)、市場(chǎng)主體聯(lián)動(dòng)等許多協(xié)同。比如:針對(duì)F1中國大獎(jiǎng)賽,協(xié)調(diào)機(jī)制專題會(huì)議研究,這一場(chǎng)賽事如何跟文旅、購物、住宿、交通、餐飲、會(huì)展等其他方面進(jìn)行消費(fèi)聯(lián)動(dòng)。去年短短4天時(shí)間F1中國大獎(jiǎng)賽直接拉動(dòng)14億左右經(jīng)濟(jì)效益,同時(shí)還有聯(lián)動(dòng)帶動(dòng)的消費(fèi)。今年還要繼續(xù)研究,如何讓F1點(diǎn)亮上海,從空間到時(shí)間,給與更多的場(chǎng)景,這是協(xié)調(diào)機(jī)制取得的成效。
“高校的學(xué)科專業(yè)調(diào)整,不僅呼聲高,而且在全球范圍內(nèi),高校當(dāng)下都在大力地采取行動(dòng),上海的高校也不例外,正在積極穩(wěn)妥地推進(jìn)學(xué)科專業(yè)的調(diào)整優(yōu)化工作?!泵繁f,以生成式人工智能為代表的科技產(chǎn)業(yè)變革正在快速推進(jìn),因而經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的邏輯、模式和速度也在相應(yīng)發(fā)生著變化。
上海市委去年就非常敏銳地看到消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的趨勢(shì),重點(diǎn)提出要加快推動(dòng)文旅商體展聯(lián)動(dòng)發(fā)展,目前已取得了非常好的成效,分享兩方面的感受:
羅馬尼亞駐華大使馬克西姆也強(qiáng)調(diào)了經(jīng)濟(jì)議題的重要性,他認(rèn)為中國經(jīng)濟(jì)政策的走向不僅對(duì)中國產(chǎn)生影響,更將對(duì)全球經(jīng)濟(jì)格局產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
運(yùn)籌學(xué)因戰(zhàn)爭(zhēng)而生,步入現(xiàn)代服務(wù)于人類衣食住行等方方面面。運(yùn)籌學(xué)的概念與應(yīng)用如何?與另一重要的學(xué)科人工智能有著怎樣的關(guān)系?國際著名運(yùn)籌學(xué)家、馮·諾伊曼理論獎(jiǎng)首位華人得主、斯坦福大學(xué)終身教授葉蔭宇接受“東西問”專訪,圍繞上述問題予以解答。
隨著生產(chǎn)力的持續(xù)發(fā)展與科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,從前“定性”的方法已不足以解決當(dāng)下的問題,只有為問題“定量”才能找出解決之道。在個(gè)人不足以在如此飛速變化的環(huán)境中快速、準(zhǔn)確地做出決策時(shí),運(yùn)籌學(xué)提供的量化方法能夠幫助人類做出更好決策。比如在發(fā)達(dá)的金融領(lǐng)域出現(xiàn)了定量金融、量化交易,這說明整個(gè)世界都在向更微觀、更細(xì)節(jié)、更量化的方向發(fā)展,西方常說“Devil is in the details”,翻譯成中文就叫“細(xì)節(jié)決定成敗”。中國在上個(gè)世紀(jì)引進(jìn)這門科學(xué)的時(shí)候?qū)ⅰ癘perations Research”翻譯為“運(yùn)籌學(xué)”,我覺得這個(gè)翻譯很好,但還沒有完整體現(xiàn)其背后“量化”的含義。
葉蔭宇:這些說法夸張了。我認(rèn)為,恰恰是諾獎(jiǎng)的結(jié)果證明,人工智能目前所取得的成就是基于物理學(xué)、化學(xué)等這些學(xué)科之上的。比如今年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究,其中的“網(wǎng)絡(luò)”,就是一個(gè)關(guān)乎數(shù)學(xué)和物理學(xué)的概念。人工智能的出現(xiàn),最終目的還是要解決人們?cè)谌粘I钪械膶?shí)際問題,并不會(huì)成為脫離實(shí)際的“空中樓閣”而存在,而這些實(shí)際問題就關(guān)乎物理學(xué)、數(shù)學(xué)等等基礎(chǔ)科學(xué)。我所接觸的人工智能研發(fā)領(lǐng)域的一些團(tuán)隊(duì),近些年來很難取得切實(shí)落地的成果,就證明了這一點(diǎn)。