访谈｜ASML全球高级副总裁沈波：开放合作半导体行业才能发展******

　　(第五届进博会)访谈｜ASML全球高级副总裁沈波：开放合作半导体行业才能发展

　　中新社上海11月6日电 题：访谈｜ASML全球高级副总裁沈波：开放合作半导体行业才能发展

　　中新社记者 李佳佳

　　元宇宙体验、光刻机“开箱”视频和H5虚拟课堂，备受外界关注的全球半导体行业供应商ASML在第五届中国国际进口博览会上，首次通过“元宇宙”平台，带来沉浸式的光刻体验，彰显前沿科技。

　　自1988年交付首台步进式光刻机以来，ASML进入中国市场已有三十余年，见证、亲历和支持了中国半导体产业的发展。

　　“今年是ASML第四次参展进博会，我们希望借助进博会的平台不断地展现开放共赢、合作发展的理念。”ASML全球高级副总裁、中国区总裁沈波表示：“ASML一直秉持开放与专注，以‘开放式创新’和对光刻技术的专注，持续支持半导体行业的发展。在进博会，我们可以与全行业甚至跨行业的企业和合作伙伴加深交流，共商合作前景。”

　　首次在进博会亮相的“ASML元宇宙”之旅给此间观展者带去了身临其境的独特体验。在ASML元宇宙空间里，观展者可以“亲身”进入无尘室，近距离接触神秘的光刻机，更可以结合影视级效果的3D裸眼视频，了解光刻机的内部基本原理——光源经过照明模组投向掩模版，再穿过掩模版上的电路图案，通过投影物镜将影像聚焦到晶圆上。“元宇宙”中还有生动的全方位光刻解决方案动画和丰富多样的科普视频，令观展者沉浸式了解更多有关ASML的故事。

　　“每年我们都会思考以什么样的形式参加进博会”，沈波说，去年，进博会的集成电路专区设立，凸显了外界对产业的关注和重视。希望未来在设立专区的基础上，能够增加宣传和引导，比如举办一些专题或者小论坛，以加深外界对行业的了解。

　　其实，除了光刻机，ASML在芯片制造的成像环节也会提供全方位的光刻解决方案，从光刻机设备本身到计算光刻软件，再到芯片生产过程的量测、缺陷的检查等，ASML均有涉猎。“我们更想跟大家讲讲怎么帮助客户在芯片生产的过程中，在我们的环节上做出足够大的工艺窗口，让芯片生产的质量、精度能够控制得更好，或者让客户的技术进步更顺畅地向前。这是我们今年进博会主要的出发点。”

　　当前，中国已是全世界最大的成熟制程市场，这俨然成为行业的共识。“中国在整个半导体产业链中扮演非常重要的角色，这是所谓‘不确定性中的确定性’。在这种确定的情况下，中国该怎么发展成熟制程，怎么把成熟制程做好，怎么在全球的半导体产业链里把自己重要的角色扮演好，从这个角度看，中国市场的潜力是很大的，中国有全世界最大的终端市场，最活跃的应用市场，终端市场、应用市场反过来可以推动上游设计、制造方面的发展创新。”

　　说起行业未来的发展，沈波坦言，半导体行业自身有一定的周期，有起有伏不是新鲜事。但是从半导体行业过去多年的发展和对未来的预期来看，整体向上的趋势是在的，“只要大趋势在，就会要求有更多的计算、更多的存储、更多新的应用支持，就会带动半导体行业的需求量向上”。(完)

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)