成都高新启动中试跨越行动计划：50亿元平台建设基金打造全国中试首选地******

　　中新网成都1月9日电 (王利文)成都高新区9日下午启动实施中试跨越行动计划，未来五年将设立50亿元中试平台建设基金，建设具有全国影响力的科技成果中试首选地。

　　中试作为科研成果实验室小试和产业化发展之间承上启下的环节，一端连着创新，一端连着产业，是推进科技成果产业化的“转化器”，衔接上下游产业链的“连接器”。中试平台不仅帮助转化，吸引团队，聚集人才和项目，帮助科技成果转化跨越“死亡之谷”，还能赋能产业，提升现有产业能级，孵化未来产业。

　　据了解，为大力支持中试首选地打造，成都高新区从平台建设、项目孵化、人才保障、中试项目、金融资本五个维度推出“中试十条政策”，设立50亿元中试平台建设基金，新建20个中试平台，服务1000个中试项目，实现200个创新产品上市，孵化100家创新型科技企业，建成具有全国影响力的科技成果中试首选地。

　　值得注意的是，该政策覆盖面广、力度大、显示度高，建设中试平台最高可获5000万元支持，重大突破型平台可量身定制支持政策，中试项目最高可获1000万元支持。

　　“这是我们所见到的国内首支专业投向中试平台的基金，该基金联合专业力量一起下深水，聚焦科技创新及科技成果转化的关键环节，专注创新成果和产业化之间‘桥梁’的建设投资和长期陪跑。”中信聚信投资总监吴波表示，此举对提升区域优势产业集群竞争力有重大带动作用，通过基金投资实践，有助于提高中国相关行业公共服务能力、关键共性技术创新能力和产业化水平。

　　当日，成都高新区同步发布首批十个中试平台招引方向，涉及功率半导体、生物医药、医疗器械、车载智能、智能传感芯片、先进陶瓷材料等多个主导产业细分赛道和新兴产业，立项平台最高可获5000万元产业扶持资金，重大产业突破型平台给予量身定制政策支持。

　　“成都高新区中试平台重点是提供制造服务，为制造业赋能，推动实体经济发展。目前，成都高新区已建成中试平台8个，在建4个。”成都高新区科技创新局相关负责人介绍，中试平台招引清单结合产业发展需求策划发布，长期有效。下一步，高新区将深入开展中试平台招引落地工作，集聚中试平台配套的上下游产业链资源，力争建成全国科技成果中试首选地。(完)

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。