上海松江区：创新动力强劲 产业高地崛起******
上海松江区——创新动力强劲 产业高地崛起(新时代新征程新伟业)
从上海城区出发，走上沪昆高速，G60科创走廊的标志性建筑“科创云廊”犹如云中巨舰屹立在眼前。
新年伊始，G60科创走廊建设热火朝天：海尔洗衣机互联工厂投产，规划年产卡萨帝洗衣机200万台，产值将突破50亿元；连接松江枢纽与上海市区的沪松公路快速化道路建设启动，建成后进城时间将大大缩短；松江经开区2022成绩单公布，其中，院士专家工作站达12个，集聚重点人才730位……
6年前，这一带还是阡陌之地，而现在，G60松江段周边，已崛起集成电路、人工智能、生物医药等七大产业，汇聚了尚实航空发动机、科大智能、豪威半导体、正泰智电港等诸多先进制造业企业。
2016年5月24日，地处上海郊区的松江区启动G60科创走廊建设，后经两次扩容，已纳入浙江嘉兴、江苏苏州、安徽合肥等8座长三角城市，服务长三角一体化发展。以松江区为牵引，以松江枢纽为支撑，G60科创走廊正全力打造具有国际影响力的科创走廊和我国重要创新策源地。2022年前三季度，松江区规模以上工业企业数量升至全市第一，战略新兴产业占比达到67.8%，全社会研发经费投入强度由2015年的3.58%提升至2021年的5.38%，高于全市平均水平。
从曾经的农业区、传统制造业区，变身长三角地区重要的先进制造业集聚地、科创策源地，松江之变，成为新发展理念在基层的生动实践。
党的二十大报告提出“加快实施创新驱动发展战略”。“落实就是担当，我们将以长三角G60科创走廊建设为重要平台，聚焦产业链布局创新链、人才链，以‘要素聚变’催化‘科创蝶变’。”松江区委书记程向民表示。
延长创新链
一场仪器分析产业产学研力量的“聚会”
一排排仪器，各自与电脑相连，上面布满各种管线，工作人员细致察看、精心测试。一旁，上海仪电分析仪器有限公司总经理袁为立告诉记者，公司历时10多年研发出GC128气象色谱仪，技术水平、温控精度、流量、压力控制都达到国际先进水平。
“科学仪器是科研的眼睛。目前，我国精密仪器制造技术还相对较弱，加快研发和创新是我们的努力方向。”袁为立说，自2018年入驻松江分析产业园，公司销售额年均增长5%以上，质谱仪、液相色谱仪等产品进步明显。
产业发展离不开科技支撑。为推动分析产业从无到有、茁壮成长，松江分析产业园与清华大学联手，于2018年4月建立上海分析技术产业研究院，完善创新链条，吸引人才企业。“松江瞄准我国高端仪器产业短板，打造聚焦细分领域创新的分析产业园，眼光独特、意义重要。”兼任研究院院长的清华大学精密仪器系教授欧阳证说，研究院通过设立孵化场地、自建公共实验室、打造仪器共享服务平台，方便更多小微企业开展研发。
从高端分析仪器、第三方检验检测，到检测技术与生物分析、分析仪器重要零部件，松江分析产业园内，已有60多家企业集聚。2021年，松江区仪器仪表制造业规模以上产值达71亿元，占全市的15.4%。“短期内，我们力争培育100家左右的分析仪器企业，其中不乏多家有望高成长的优质企业。”对于未来，欧阳证满怀信心。
不只是分析产业。近年来，松江聚焦重要领域和前沿技术，打造了G60脑智科创基地、科恩实验室、优图实验室等一批重大研发平台。近期，松江又牵头制定《长三角G60科创走廊联合攻关行动方案》，提出加快形成更多“从0到1”的关键技术突破，让创新链不断延长。
深耕产业链
一个电子制造产业集群的兴起
一边订单交付在即，一边芯片与电子元器件面临缺货风险。前段时间，正当上海诚意电气负责人刘昌学发愁时，位于松江“G60科创云廊”的云汉芯城公司伸出援手——通过海量的数据分析，为其精准匹配符合条件的国产电子元器件，还助其完成了原理图设计、元器件选型以及国产芯片的程序设计。
“扎根松江，面向全球，我们累计服务的企业和客户已经突破10万家，大多属于与芯片相关的元器件行业。”云汉芯城公司副总经理周雪峰说，企业打造的平台聚合了不少货源企业和采购企业，可为中小微企业提供产品技术方案开发、电子元器件采购等全流程一站式服务。
从产品研发、器件选型、物料供应到生产交付，这些年，松江的电子制造产业链条越发健全完备，与人工智能、工业互联网等产业互为支撑、共同成长。
走进腾讯长三角人工智能先进计算中心，数据机房里的服务器一眼望不到头。“当前已有1万余台服务器投入工作，项目建成后，将成为面向全球的长三角‘数字底座’。”上海珑睿信息科技有限公司是腾讯项目的建设运维方，首席执行官顾炯说，“服务器与算力的集聚，让30多家超算生态企业‘群贤毕至’。”
距腾讯项目不远，伟本智能机电(上海)股份有限公司车间一片忙碌。“我们帮助制造企业通过5G将机器人、机床和专机设备连接起来，可大大提高生产效率。”副总经理高飞自豪地说。目前，松江已在工业互联网领域形成了从平台、解决方案提供商到专业服务机构、智能设备制造商的完整链条，集聚上下游产业链重点企业300余家，带动区域内8000多家中小企业上云。
近年来，松江大力推进产业链、创新链融合发展，聚焦人工智能、生物医药、集成电路等“6+X”战略性新兴产业，引进海尔智谷等一大批百亿级重大项目和龙头企业，高端制造成色更足、动能更强、赛道更多。截至2021年底，松江在人工智能、集成电路、生物医药等领域分别集聚重点企业842家、121家、2952家。
优化服务链
一次“与时间赛跑”的提速审批
5台打桩机一齐作业，多辆大卡车穿梭其间，一场小雨过后，为一家跨国公司定制的松江正泰智电港三期项目现场已是一派繁忙。“从完成土地摘牌，到拿到桩基施工许可证，以往要好几天，现在只用6小时！”正泰智电港常务副总经理曾元千竖起大拇指。
2022年3月项目签约后，受疫情影响，曾元千一度十分着急，生怕耽误工期。“为了尽力节省时间、减轻企业负担，所有流程靠前协助、全程跟办，提前准备相关材料进行预审。”松江经开区企业代办中心主任张磊说，得知企业诉求后，有关部门全力以赴，让项目得以最快速度开工。项目办公室里，一张进度表显示：2022年5月前，工期还延误1个月，到2022年11月24日，延误天数已变为“0”。
科创生态，关键看营商环境。让科创项目落地生根，要素对接平台是重要环节。为帮助更多好项目找到资金支持，松江不遗余力。
“我报告的项目是‘可降解输尿管支架’，我们的突破是……”2022年11月30日，上海证券交易所G60科创走廊服务基地，一场项目路演紧张进行。几十名投资人坐在台下，来自不同城市的项目报告人一一宣介、争取投资。“2022年以来，这里已举办产融对接活动63场，93个项目得到青睐、成功融资。”G60科创走廊创新研究中心主任贾占峰说。
梳理形成2022版松江区“证照分离”改革清单98项，进一步降低市场准入门槛；深化落实人才“1+10”政策、G60科创走廊九城市互认互通人才18条政策，加速构建“政产学研金服用”创新体系……眼下，松江正多措并举，持续营造市场化、法治化、国际化的营商环境。
“党的二十大报告提出，‘深化简政放权、放管结合、优化服务改革’‘营造有利于科技型中小微企业成长的良好环境’。”程向民表示，松江将不断创新服务模式，聚焦精准制度创新，用工作的确定性对冲市场预期的不确定性，着力破除深层次体制机制障碍，实现创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，不断创造新业绩。（人民日报记者 谢卫群 刘志强 方敏）
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。
