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谁是下一个“万亿之城”？******
中新网北京2月2日电题：谁是下一个“万亿之城”？
中新财经记者 李金磊
对于一座城市来说，GDP跻身“万亿之城”是城市经济实力的体现。
目前，中国有24座“GDP万亿之城”。2023年，“万亿俱乐部”有望继续扩容，两座城市极有可能晋级“万亿之城”，它们是谁？
资料图。张舰元 制图常州、烟台距离万亿仅一步之遥
虽然2022年GDP“万亿俱乐部”没有扩容，但在2023年，有两座城市有望拿到“万亿俱乐部”的门票，分别是江苏常州、山东烟台。
常州市统计局数据显示，2022年GDP迈上9000亿元新台阶，达9550.1亿元，比上年增长3.5%。
烟台市统计局数据显示，2022年GDP为9515.86亿元，同比增长5.1%。
常州、烟台2022年GDP均超过9500亿元，距离万亿大关只有一步之遥。新的一年，这两座城市也是铆足了劲，向“GDP万亿之城”全力冲刺。
常州市2023年政府工作报告指出，今年是冲刺“GDP万亿之城”的决胜之年。经过多年的发展积累，常州经济总量和规模即将完成历史性的一跃，站上新的更高台阶和起点。2023年GDP预期增长目标为5.5%。
站在万亿门槛前的常州，决心把打造新能源之都作为能级跃升、破圈突围的落笔点。数据显示，2022年常州新能源领域产值突破5000亿元，动力电池、新能源汽车、光伏三大产业同比增长96.5%、对全市规上工业产值增长贡献率达102.2%。
1月28日，兔年首个工作日，常州市委、市政府召开新能源之都建设推进大会，常州市委书记陈金虎表示，今年常州将满怀豪情迈进GDP万亿之城。新能源产业是我们锻造发展优势的“制胜之道”和“独门绝技”。
值得注意的是，目前江苏已经有苏州、南京、无锡、南通4座“GDP万亿之城”，如果今年常州GDP突破万亿，江苏将拥有5座“GDP万亿之城”，成为拥有万亿GDP城市最多的省份。
资料图。烟台港西港区。中新社发 郝光亮 摄而烟台在2023年政府工作报告中明确提出预期目标：2023年GDP增长5.5%以上，争取突破万亿元大关。
对于烟台来说，今年是实现GDP过万亿元目标的冲刺之年。烟台要求，推动各项工作在全省“保三争二奔第一”，昂首奋进万亿级城市行列，打造山东发展重要增长极。
抓项目建设、抓招商引资、抓工业生产、抓扩大消费，作为山东经济大市、工业大市的烟台，摆出了“起步就是冲刺、开局就是决战”的姿态。
1月28日，烟台发改委印发2023年市级重点项目名单，市级重点项目总量537个、总投资2.2万亿、年度计划投资2625亿元。
目前，山东已有济南和青岛两个万亿GDP城市，烟台有望成为第三个，这对于中国第三经济大省山东来说意义重大。
“万亿之城”还有哪些“后备军”？
从2022年GDP数据来看，唐山、徐州、大连、温州等城市GDP处于8000亿元的阵营，今年冲击“万亿之城”有一定难度，属于“第二梯队”。
其中，唐山2022年GDP为8900.7亿元，同比增长4.7%。徐州2022年GDP为8457.84亿元，同比增长3.2%。大连2022年GDP为8430.9亿元，同比增长4.0%。温州2022年GDP达8029.8亿元，首次突破8000亿元大关，同比增长3.7%。
图为夜间的重庆洪崖洞。 韩璐 摄“万亿之城”前五位次有变化
目前的24座“GDP万亿之城”分别为上海、北京、深圳、广州、重庆、天津、苏州、武汉、成都、杭州、南京、青岛、无锡、长沙、宁波、郑州、佛山、福州、泉州、南通、合肥、西安、济南、东莞。
其中，18座位于南方，6座位于北方。
从时间顺序来看，2006年上海GDP率先超过万亿元，2008年北京GDP破万亿元，2010年广州GDP破万亿元，2011年深圳、天津、苏州、重庆4个城市GDP突破万亿元，2014年武汉、成都GDP超过万亿元，2015年杭州GDP超过万亿元，2016年南京和青岛GDP突破1万亿元，2017年无锡、长沙GDP破万亿元，2018年宁波、郑州GDP突破万亿元，2019年佛山GDP总量突破万亿元，2020年福州、泉州、南通、合肥、西安、济南GDP突破万亿元，2021年东莞GDP突破万亿元。
随着2022年GDP数据的公布，“GDP万亿之城”前五位次迎来变化。
其中，上海2022年GDP为44652.8亿元，北京为41610.9亿元，深圳为32387.68亿元，重庆为29129.03亿元，广州为28839亿元。重庆GDP超过广州，跻身GDP“第四城”。
在2023年政府工作报告中，重庆提出2023年GDP预期增长目标为“6%以上、争取实现更好的结果”。
将2023年GDP预期增长目标设定为“6%以上”的广州，近日在高质量发展大会上提出，以全年固定资产投资、社会消费品零售总额、外贸进出口总额“三个一万亿”支撑全市地区生产总值突破3万亿元、增长6%以上。(完)
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？****** 聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口 “特别能聊”的人工智能会聊出些什么？ 本报记者 时斓娜 阅读提示 全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。 家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。 产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。 人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。 “真正像人类一样聊天交流” “我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。 随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。 中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。 实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。 创新交互为AIGC带来新启发 随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。 以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。 在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。 目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。 根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。 “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。 商业化落地需克服技术和伦理问题 尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。 在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。 中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。 “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。 在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。” 在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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