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化解房企风险，住建部长说：要“慢撒气”******

　　文/庞无忌

　　胎迅速漏气，会有爆胎危险。但如果“慢撒气”，则可以争取更多时间，缓释风险。

　　这就是今年化解房地产企业风险的“关键词”。

　　住房和城乡建设部部长倪虹近日接受媒体专访时表示，今年要以“慢撒气”的方式，稳妥化解房企资金链断裂风险。

　　什么是“慢撒气”？如何做到“慢撒气”？

　　“慢撒气”，软着陆

　　对于2023年的房地产工作，倪虹近日表示，概括起来是三句话：

　　第一句，增信心。让房企有信心，让购房者有信心，让新市民、青年人有信心。

　　第二句，防风险。这是底线，防范和化解好风险，房地产市场才能平稳健康发展，经济才能行稳致远。

　　第三句，促转型。提升住房品质、让老百姓住上更好的房子，是房地产市场高质量发展的必然要求。

　　其中，针对化解房企风险，倪虹指出，以“慢撒气”的方式，稳妥化解房企资金链断裂风险。重点是增加房企开发贷、并购贷和购房人的按揭贷，满足合理融资需求。

　　什么是“慢撒气”？

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉分析，“慢撒气”实际上指的是在不发生重大系统性风险的前提下，让存量风险有序释放，“去腐生肌”。这个过程中可能会有阵痛，但这是由旧模式向新模式过渡必须要承担的成本。

　　这个概念并非首次提出。2018年，银保监会主席郭树清曾提及房地产泡沫需徐缓调理、“慢撒气”；全国政协经济委员会主任尚福林也表示，探索“慢撒气”方式化解房地产泡沫。

　　如何“慢撒气”？

　　金融主管部门已拿出具体方案。中国央行、银保监会日前联合召开的主要银行信贷工作座谈会明确，要有效防范化解优质头部房企风险，实施改善优质房企资产负债表计划。其中提到，聚焦专注主业、合规经营、资质良好、具有一定系统重要性的优质房企，开展“资产激活”“负债接续”“权益补充”“预期提升”四项行动。

　　李宇嘉指出，会议释放的信号很清晰，就是要对优质的、稳健经营的房企积极纾困。会议提及的四项行动，其实也是监管部门总结出资金可以投入，并能安全退出的四种类型，这也将是修复房企资产负债表的四种渠道。未来，机构进场推动收并购、资产重组，或者扶持优质房企，也是从这四个渠道进行。

　　这四项行动包含哪些内容？

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进表示，资产激活意味着要把房地产企业的各类资产盘活，包括待开发的土地和待出售的房产、预售资金的加快回笼、资产证券化的加快推进、REITs等产品的加入等。负债接续包括负债展期、债转股、出售资产以清偿债务等工作。权益补充意味着后续要鼓励各类优质企业积极做战略投资者。预期提升则主要通过减少企业违约、调整销售目标等方式，修复投资者对于房企预期，促进“金融-房企-销售市场”等渠道的顺畅。

　　“等靠要”行不通

　　值得注意的是，加大支持力度并不等于房企可以“等靠要”。在房企力所能及的范围内，必须先想方设法自救。这也逐渐成为行业共识。

　　碧桂园集团董事会主席杨国强此前表示，相信刚需和改善性住房需求仍然还在，但是“馅饼”不会从天上掉下来，努力才能冲出困境，“不能等、不能靠、不能要”。

　　对出险房企来说同样如此。李宇嘉说，今年相关政策倾向也督促出险企业放弃幻想，断臂求生，以适宜的价格，尽快出让股权和项目。房企需要放弃过去“高举高打”、寻求短期暴利的经营模式，要顺应国家对于房地产新模式的方向，积极参与保障性租赁住房、城乡融合、区域开发等建设，谋求未来可持续的、细水长流的收益。

　　在新的发展模式下，58安居客房产研究院分院院长张波认为，优质的头部房企、“三道红线”绿档房企、提前部署拿地未来有货可卖的房企以及聚焦主航道、稳扎稳打不激进的房企将迎来更大的发展机会。其中典型包括如万科、绿城、龙湖等优质的民营成分房企，以及保利发展、中海地产、华润置地、招商蛇口等为代表的国央企。而前期发展脚步迈得太大，或是产业布局过于多元化的企业，容易出现资金问题，最终或难在经济产业升级转型的大潮中深耕下去。

　　输血还得“造血”

　　房地产业链条环环相扣，要真正化解房企风险最终还需要依靠整体市场的预期回暖和销售恢复，企业才能恢复“造血”功能。这就需要保交楼、增信心。

　　李宇嘉指出，今年，保交楼可以说是没有任何商量余地的任务，一定要夯实房企的主体责任、地方支付的属地责任。

　　大力支持刚性和改善性住房需求方面，中指研究院指数事业部市场研究总监陈文静指出，当前，三四线和部分二线城市普遍已将首套首付比例下调至20%、二套房30%，整体继续下调空间较小。不过，降低房贷利率存在下调空间。

　　1月5日，央行、银保监会发文通知，决定建立首套住房贷款利率政策动态调节机制，符合条件的城市首套房贷利率将继续下调。而核心一二线城市首套首付比例较高，未来具备一定下降预期。

　　陈文静认为，对于购买二套住房的家庭来说，以旧换新、以小换大、生育多子女家庭均是支持对象，预计对改善性住房需求的支持力度将加大。在多孩家庭支持方面，2022年部分城市在增加购房套数、降低首付比例、提升公积金贷款额度、给予购房补贴等方面已出台政策，后续有望在更多城市进行推广。

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）