力促房地产与金融正常循环******
促进房地产与金融正常循环,关键要把握好“度”。要从供给、需求两端发力,“慢撒气”缓解流动性紧张。要抓住关键、治病祛根,进一步完善相关制度,增强政策精准性、稳定性,在动态调整中寻求市场均衡。
房地产与金融的正常循环,事关国民经济健康运行。近期多家金融管理部门表示,力促金融与房地产正常循环。要务必做好“保交楼、保民生、保稳定”工作,满足房地产市场的合理融资需求;坚持“房住不炒”定位,因城施策实施好差别化住房信贷政策;推动房地产业向新发展模式平稳过渡。
房地产业、金融业都是系统重要性行业。前者是国民经济的支柱产业,后者是实体经济的血液。房地产链条长、涉及面广,在GDP中占比约7%,若加上建筑业占比则高达14%。金融关乎国家核心竞争力,金融安全是国家安全的重要组成部分。当前,房地产与金融的关联度较高。房地产贷款,以及以房地产作为抵押物的贷款,二者占银行业全部贷款余额的39%。可见,若房地产与金融循环淤堵,容易引发外溢性风险,甚至可能产生系统性风险。
促进房地产与金融正常循环,关键要把握好“度”。以房地产贷款为例,首先,我们不能将其妖魔化,必须承认合理、适度的房地产贷款增速有助于推动国民经济增长,也有助于满足购房者的刚性、改善性住房需求。其次,凡事过犹不及。此前,房地产市场曾出现“过度金融化”问题。一方面,房企大多身患“三高”疾病,高负债、高杠杆、高周转;不少房企争相布局、涌入金融领域,比如投资、持股商业银行、保险机构、信托公司等。另一方面,个人住房贷款快速增长,居民部门的杠杆率高企;此外,一些违法违规行为又加剧了风险,如消费贷、经营贷违规流入楼市。
如何把握好“度”?应在动态调整中实现。市场不可能永远固定在完美的均衡状态,“过”与“不及”是常态,但金融管理部门要通过精准调控,尽量缩小二者之间的误差。
化险是当务之急。2021年下半年以来,个别大型房企风险暴露,究其主因,在于房企出现了流动性紧张。一是受疫情影响,房地产销售较为低迷,回款不畅;二是房企原有的高杠杆融资模式受限,固有风险加速暴露,如自身经营不善、资产负债不健康等;三是金融机构过度避险,一度误伤了房企的合理融资需求,最终致使房企的流动性紧张加剧,陷入了恶性循环。
化险要从供给、需求两端发力,“慢撒气”缓解流动性紧张。在供给端,既要适度“输血”,满足房企的合理融资需求,又要稳妥“手术”,以市场化方式推动行业并购重组、风险出清。目前,信贷、债券、股权融资“三箭齐发”,“保交楼”专项借款资金已基本投放至项目,优质房企的融资环境已明显改善。2022年9月至11月,房地产开发贷款同比多增2000多亿元;2022年四季度,境内房地产企业债券发行同比增长22%。在需求端,要着力改善预期,支持刚性和改善性住房需求,这也有助于房企销售企稳、回款恢复。目前,个人住房贷款的放款速度已达到2019年以来最快,2022年12月新发放的个人住房贷款利率,全国平均为4.26%,达到2008年有统计以来的历史最低水平。
治本才是长远之策。促进房地产与金融正常循环,要抓住关键、治病祛根。一方面,房地产业要“健体”,要摆脱多年来的“三高”模式,深入研判市场供求关系、人口变化、城镇化格局,平稳过渡到新发展模式。另一方面,相关的土地、财税、金融等基础性制度应进一步完善,增强政策精准性、稳定性,在动态调整中寻求市场均衡,避免出现“一刀切”。(郭子源)
让“无声世界”感受赛场魅力!带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******
2022年2月4日,第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行,让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念,凝聚中国科技力量,面向世界、面向未来,向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。
本届冬奥会运用最新科技手段,为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道,北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间,为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会,北京电视台上线了智能手语播报数字人,在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报,为听障人士带来精彩赛事报道。
最新数据显示,我国听障人群超过2700万,这部分人群与健听人一样,他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来,传统人工手语翻译工作量大,且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂,语序与正常语序差异大,正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间,还要结合语境进行猜测。
受北京市科委科技冬奥专班委托,北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司,在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下,用3个多月时间,让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习,且翻译准确率高达90%。
在如此短的时间内实现这项高难度动作,智能手语数字人是如何做到,在这背后又有哪些技术创新难点?
在多位业内人士看来,近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层,数据层建设远远不足,并且针对数字人相关产业,底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少,且多以图像、视频等二维平面为主,无法满足AI(人工智能)训练的需求。
同时,因手语语序与中文语序差异大,方言分化更加复杂,且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集,三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外,手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。
凌云光手语数字人产品相关负责人介绍,在建设高质量手语语料库的同时,他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语,并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构,进行数据标注,建设手语语义映射关系,不仅完善了国内手语数据库的建设,也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。
该负责人举例说,基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑,手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑,将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列,包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息,将中文文本语义提炼和精简,形成精准匹配适合手语表达的文本;AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本,根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列,供数字人做表达输入。
该负责人还提到,数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式,通过高精度写实数字人全流程制作方案,可实现一键数字建模,高度还原真人发肤,重新毛孔等细节,更加真实亲切。同时,通过跨模态拟人生成算法,还可以将手语词汇序列,生成相应的动作信息,驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。(姚坤森)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)