47家房企仅2家销售增长，逆袭靠的是什么？******

　　1月份以来，各大房企陆续披露了2022年的销售情况。截至1月16日，以克而瑞发布的2022年全年销售榜序列为参考，目前已有47家上市房企发布了2022年全年的未经审核经营数据，其中同比降幅在50%以上的房企数量多达25家。

　　不过，仍有开发商取得了亮眼的成绩，越秀地产与仁恒置地成为行业内唯二全年销售业绩保持同比增长的企业，增幅分别为8.6%、14.3%。

　　其中，越秀地产在2022年完成合约销售额1250.3亿元，超额完成全年1235亿的目标，也是TOP20房企中唯一实现正增长的企业。事实上，2022年4月以来，越秀地产基本上每个月的销售业绩都保持着同比向上，9月份的同比增幅更是高达178%。

　　明源不动产研究院认为，背靠国资委和广州地铁，越秀地产获取了许多地段、资源良好的优质项目，并形成了TOD开发模式。数据显示，越秀地产的TOD类型项目在2022年上半年实现销售额120.7亿，同比增长58.8%。

　　在房地产蒙眼狂奔的年代，国企往往受制于包括负债率在内的多重要求，在规模扩张方面处于劣势。随着2020年下半年“三道红线”等规定的出台，行业进入深度调整期，整体负债保持在低水平的国资背景开发商反而获得了相对更大的加杠杆空间，使其得以在行业下行周期中能更好地把握机会，获取更多好项目。

　　据海通证券研报，2020年以来，越秀地产的总借贷规模保持增长的态势，从2020年末的约678亿元增长至2021年末的约755亿元，并进一步上涨至2022年上半年末的约845亿元，这一指标较2021年同期增长约12%。该机构认为，国企开发商加大借债规模，是因为其销售增长高于平均水平，愿意积极收购新地。

　　越秀地产也正是在这一期间保持着颇高的拿地力度。据克而瑞统计，2021年在18个城市共新增37幅土地，新增投资总建筑面积达918万平方米；2022年上半年也累计新获取了16幅土地，建筑面积近346万平方米。在2021年和2022年上半年，越秀地产的拿地销售比分别达到0.76和0.67，远高于行业平均水平，投资强度可见一斑。

　　同时，由于行业的持续下探，土地市场竞争明显减弱，使得尚有余力的开发商得以“捡漏”优质地块。越秀地产便在广州2022年的第四批集中供地中，以底价41.16亿元拿下两宗地块，其中一宗位于宅地断供多年的海珠滨江西板块。

　　某华南房企人士向记者分析，“在行业下行期内，拿得多，位置又好，优质货值上去了，销售额自然也就上去了。”

　　值得一提的是，在2022年7月份“停贷潮”的影响下，出于对项目停工的担忧，国央企背景成为开发商的一项关键优势。据一TOP20房企内部人士透露，“‘停贷潮’影响了大家对民企的信心，认为民企的交付可能会出问题，因此更愿意去买国央企的房子。”

　　这也促使央国企背景的开发商表现在2022年下半年获得了更好业绩表现，例如在2022年12月，保利发展、华润置地的合约销售额同比增幅分别为55.76%、9.8%。

　　对于不追求规模的仁恒置地来说，能够逆势向上的关键之一则是其对高端住宅市场、改善类需求的聚焦。这一定位恰契合了当前市场的主流需求。据中指院调研，2022年度进行了置业的人群中，约38%是进行改善置业，较2021年增加5个百分点，位列各大购房原因之首。

　　反映在仁恒置地的销售上便是颇高的销售去化率。据克而瑞数据，2022年6月末，位于上海杨浦的仁恒·海上源项目推出372套房源，吸引了近1800组客户参与认购并全部售罄，单项目销售近60亿元，单价超11万元/平方米。

　　仁恒置地与越秀地产相似之处在于对一二线等高能级城市的聚焦。

　　据仁恒置地披露，2022年，在上海、苏州、无锡、天津、新加坡五个城市中，其共实现合约预售约554.83亿元，占全年销售额的约81.5%。

　　而越秀地产则以大湾区为核心。明源不动产研究院数据显示，2022年前11个月，仅广州一城便为越秀地产贡献了超600亿元销售额，占全年销售的约6成，其他主力城市如杭州、长沙、苏州、武汉等也均为热点一二线城市。这些热点一二线城市的高韧性，让越秀、仁恒置地在今年严峻的行业环境下，承受了更小的市场冲击。

　　区域深耕亦是滨江集团在2022年能保持住规模、实现排名提升的关键因素之一。据滨江集团方面披露，该公司2022年全年累计实现销售金额1539亿元，同比降幅仅为9%；位列行业第13位，较2021年同期前进9位，这也是滨江集团历史最佳排名。

　　这其中，滨江集团在大本营杭州分别以网签金额718.05亿元和565.21亿元，继续蝉联杭州地区销售操盘榜和权益榜双料冠军。2022年，滨江更是因在杭州集中供地中挥金如土而备受关注。据克而瑞，滨江2022年拿地金额达到785.2亿，同比增加22%，布局几乎全部位于杭州。

　　滨江集团董事长戚金兴将此总结为“没有舍近取远”。“城市中心有地拿，就不到外围拿；杭州有地，就尽量少到浙江其他地区拿地；浙江有地，就尽量少到长三角其他区域拿地；长三角有地，就尽量不到全国其他地区拿地。”戚金兴在近期的公司年会上表示，“这样会让你的半径、你的优势充分得到体现。”戚金兴认为，尽管近来利好政策不断，但2023年的行业形势仍不容乐观，未来需要通过继续在优势城市、优势城市中的优势地段、做企业发展过程中已经形成“拳头”的优势产品，来保持自身竞争力。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021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承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)