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贵州茅台重磅公告！事关275亿元特别分红******

　　贵州茅台的特别红利即将兑现！

　　12月20日晚间，贵州茅台公告，2022年度回报股东特别分红实施，股权登记日为12月26日，除权(息)日、现金红利发放日为12月27日。每股派发现金红利21.91元(含税)，共计派发现金红利275.23亿元。

　　用1个月时间分红到位

　　11月28日晚间，贵州茅台公告回报股东特别分红方案，12月14日公司股东大会审议通过了上述方案，再到12月20日公布实施公告，特别分红方案实施历时不到1个月。

　　贵州茅台将向全体股东每股派发现金红利21.91元(含税)，这一特别分红方案在贵州茅台发展的历史中尚属首次。国泰君安发布研报称，自2015年起茅台现金分红比例均超过50%。此次若考虑年中分红272.28亿元，则贵州茅台2022年全年分红将达到547.51亿元，占2021年净利润的104.37%。

　　对于此次分红方案，投资者持不同态度。有投资者表示，今天贵州茅台每股下跌了58元，相当于市场已经除权了，而每股逾21元的分红在高价股的波动中掀不起太大波浪。

　　不过，也有投资者表示，每股超21元的分红也不少了，一手就可以分到2000多元。

　　贵州茅台提示，已办理指定交易的投资者可于红利发放日在其指定的证券营业部领取现金红利，未办理指定交易的股东红利暂由中国结算上海分公司保管，待办理指定交易后再进行派发。

　　对于特别分红的目的，贵州茅台称，一是公司持续、稳定、健康发展的需要；二是在保证公司正常经营和长期发展不受影响的前提下，加大现金分红力度，提振市场信心；三是积极回报股东，与股东分享公司发展红利，增强广大股东的获得感。

　　今年第二家派发特别现金红利的公司

　　此次贵州茅台派发特别现金红利为其历史上首次，也是今年来A股第二家派发特别现金红利的上市公司。

　　今年4月29日，中国海油也曾宣布实施特别分红，公司拟向全体股东派发特别现金红利每股1.18港元(含税)，A股股东股息以人民币支付，每股派发现金红利1.00699元(含税)。中国海油当时公告称，此次派发的股息包括2021年度末期股息及香港上市20周年特别股息。

　　公开资料显示，在A股市场上，新华保险、中国平安、中国太保、中国神华、白云山等上市公司也曾派发特别现金红利。

　　分析人士指出，A股历史上派发特别现金红利的上市公司以国企和央企为主，贵州茅台此次大手笔派发特别现金红利为上市公司树立了标杆，不排除其他国企和央企也有类似提高分红比率的动作。

　　如何判断上市公司现金分红能力？上交所此前公开发文称，虽然定期报告中的现金流量指标并不能完全代表上市公司分红时可支配的现金金额，但是一般理解，公司的分红能力还是取决于经营质量和可以支配的现金流。因此，现金流量指标不宜直接作为判断公司分红能力的刚性量化指标，但可以作为一个重要的参考指标，是对上市公司分红能力的侧面印证。

　　证监会主席易会满称，2017年至2021年，我国上市公司现金分红超6万亿元。下一步深化资本市场改革，仍须进一步增强上市公司价值创造能力，提升行业机构专业能力，实现实体经济发展、上市公司质量提升与投资者回报增长的良性互促。

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）