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零元员工持股计划激增背后：慷谁之慨，谋谁之利？******

　　低价、低考核的员工持股计划频现，上市公司为员工谋福利愈发“慷慨”。

　　证券时报记者统计，2022年共有264家A股公司推出员工持股计划，同比增长18%。其中，35家公司的员工持股价格不超过1元/股，同比翻番，更有21家公司计划推出0元持股方案。

　　与此同时，市场对于低价员工持股计划“白送”的质疑声也愈演愈烈。2022年发布0元员工持股计划的上市公司中，约半数收到了交易所关注函，要求公司对方案的公平性、合理性以及是否存在利益输送做出说明。

　　员工持股计划是重要的中长期人才激励方式。然而，近年来频频出现的超低价员工持股计划，不少都缺乏对等的考核和约束机制，侵害股东利益的同时，也未能实现员工普惠，成为了少数人攫取利益的手段。

　　员工持股再成香饽饽

　　员工持股计划是公司稳定人才队伍、优化治理结构的重要工具。相比于股权激励，员工持股计划的覆盖范围更广，所受监管更为宽松，在定价、业绩考核、锁定期限上更具灵活性。

　　2014年6月，证监会首次发布规范员工持股计划的指导意见，点燃了上市公司实施员工持股计划的热情。2015年全年，共有277家公司发布员工持股计划(以董事会预案日统计，下同)，掀起A股第一波员工持股计划的高潮。

　　然而，第一波员工持股计划的热浪未能延续。伴随着牛市行情的结束，发布预案的上市公司数量逐年减少。2019年全年，仅有101家公司推出预案，较2015年下降了63%。直到2020年，上市公司推行员工持股计划的热情才逐步恢复，2021年发布预案的公司数量再度突破200家关口，2022年这一数字进一步提升至264家，逼近2015年的峰值。

　　从高调亮相到少人问津，到再成香饽饽，参与者持股收益率的涨跌，或许是员工持股计划受欢迎程度几经变化的重要原因。

　　很长一段时间内，“认购即被套”、“专坑自己人”成了员工持股的标签。根据记者的统计，2019年之前实施的员工持股计划中，实施一年后出现浮亏的占比高达2/3，约15%的公司股价直接腰斩。部分以信托计划方式实施的员工持股计划因存在一定杠杆，股价的下跌一度引发多家公司员工持股计划“爆仓”，导致参与的员工血本无归。

　　2019年是员工持股计划整体盈利与否的分水岭。记者统计发现，2019年实施的员工持股计划中，一年后浮亏的比例下降至31%；而在2018年，这一比例高达68.8%；2020年和2021年实施的员工持股计划，六成以上在一年后维持浮盈，员工持股计划不再是参与者的负担(图1，见A1版)。一定的获利空间可以保障员工持股计划发挥激励和福利作用。

　　与员工持股计划数量稳定增长不同，2022年A股股权激励计划同比下降了8.41%。荣正咨询资深合伙人何志聪认为，员工持股计划的增加也与经济环境的变化有关，“上市公司面临业绩增长压力和留人的困境，常规股权激励计划有刚性要求，包括定价和业绩考核等，在当前经济环境下，不一定能达到预期激励效果。”

　　“骨折方案”激增 渐成福利方案

　　除了受市场环境影响外，员工持股方案中股票认购价格的变化，对收益率的高低起到了关键作用。

　　以员工持股计划草案中的拟发行价与董事会预案日前收盘价的比值计算折价，2015年至2018年推出的员工持股计划平均折价幅度均在10%以内，2020年后折价幅度均超过30%，2022年达到38%。也就是说，2020年后推出的员工持股计划，参与员工平均可以六折至七折的价格买入(图2)。

　　2020年之前，员工持股计划的定价通常以定价基准日前20个交易日均价或回购股份均价为基准，给予少量折价。近三年员工持股定价方式更趋灵活，购买折价率越来越高的同时，“骨折价”的员工持股计划数量急剧增多。

　　2022年，共有35家公司推出1元/股以内超低价员工持股计划，其中21个员工持股计划出现“0元购”(表1)。如果没有对等的考核和约束机制，这些员工持股计划就彻底失去激励效应，成为完完全全的员工福利。

　　有上市公司表示，从员工激励有效性的角度出发，受市场价格波动影响，可能使得员工无法取得与其业绩贡献相对应的正向收益，同时额外的出资成本也可能导致优秀员工放弃股份奖励而要求等额现金奖励，最终导致激励效果欠佳。出于参与主体激励作用最大化目的，公司选择实施低价员工持股计划。

　　白菜价方案，慷谁之慨？

　　根据规定，用于员工持股计划的股票主要源自上市公司回购、二级市场购买、认购非公开发行股票、股东赠予四种方式。A股市场上，上市公司回购是当前最常见的选择。在2022年发布草案的员工持股计划中，股票全部或部分来源于上市公司回购的占比73%。

　　从这一层面来说，回购型员工持股计划的成本由上市公司负担。然而，有些自身盈利情况堪忧的上市公司仍斥“巨资”回购股份，再以低价或零对价实施员工持股计划，这将不可避免地影响到股东的利益，不符合员工持股计划所倡导的公司、员工、股东风险共担、利益共享的原则。

　　证券时报记者统计发现，在2022年受让价格折价幅度超过50%的员工持股计划中，16.2%的公司2021年净利润亏损，有的甚至已连亏多年。此时推出低价的回购型员工持股计划，无疑会进一步增加公司成本，使公司业绩雪上加霜。

　　2022年12月，首航高科的0元员工持股计划，在股东大会上以超过90%的反对票被否决。首航高科已连续两年亏损，2022年前三季度仍亏损1.22亿元，加上激励对象此前在二级市场减持的行为，这一员工持股计划被投资者质疑有掏空公司之嫌。同月，另一家推行0元员工持股计划的金盾股份，虽然股东大会上表决通过，但中小股东投下反对票的比例达67.89%。

　　因推出“骨折价”员工持股计划遭受质疑的不乏白马股。2022年9月，中炬高新的半价员工持股计划，在股东大会上被以58.33%的反对票否决，中小股东更是投出了85.93%的反对票。该公司多名董事在董事会表决中也提出反对意见，理由包括该持股计划将为公司带来数亿元亏损、福利性质大于激励性质、控股股东控制权加强进而影响中小股东利益等。

　　作为具有福利属性的激励形式，员工持股计划存在一定的折价是合理现象。但如果折扣过高，则难免引发市场对于计划实施初衷和公平性的质疑。

　　利益倾斜之下，谁最受益？

　　与股权激励仅面向董事、高管、核心人员和少数骨干不同，员工持股计划的可参与对象为所有公司员工，具有普惠性。上市公司可自主选择持股计划的覆盖范围，并自行确定各类对象的持股份额及比例，经董事会确认后，通过股东大会表决即可。

　　不过，记者梳理发现，部分低价员工持股计划，股份认购比例向董监高群体严重倾斜(表2)。在2020年以来发布的200余个折价率超过50%的方案中，34个计划的高管认购比例超过50%。由于董监高人数较少，这类利益倾斜的员工持股计划容易成为个别人攫取利益的工具。

　　例如，2022年11月发布员工持股计划预案的ST中嘉，7位认购对象中4人为董监高，认购比例高达92%，仅副总裁朱林1人认购比例就高达72.54%，但朱林2022年3月才上任公司副总裁。解锁股票仅设置了个人考核目标，未设置公司考核目标。

　　再如恺英网络，公司在2020年至2022年共发布过三期员工持股计划，以预案日收盘价算，对应市值超过3亿元。三期员工持股计划中，董监高认购的总份额占比高达76%，三期受让折价率均超过50%。2022年11月发布的最新一期员工持股计划显示，仅董事长金锋一人的股份认购比例就占到当期全部份额的31.63%。与其称为员工持股计划，不如叫作高管奖励计划。

　　股权激励计划对股份转让价格、业绩考核均有明确的要求，而员工持股计划操作更为灵活，员工持股计划向董事和高管群体大幅倾斜，难免引发市场对于公司借员工持股计划刻意规避股权激励中更苛刻的授权要求和更严格监管的猜想。

　　业绩考核放水，激励变成白送？

　　不可否认，上市公司有权通过员工持股计划奖励优秀员工，但派发福利不应以牺牲股东利益为前提。尤其对于低价员工持股计划，更应该在业绩考核设置上把好关，设置相应的约束机制。然而，当前的低价员工持股计划中，相当一部分设置的业绩考核标准较低，指标五花八门，有的公司甚至完全不设置任何解锁考核。

　　在交易所发出的员工持股计划关注函中，业绩考核标准的合理性是重要关注点(表3)。2022年，通源石油、福光股份、通达股份等多家1元/股以内员工持股计划草案未设置任何业绩考核标准。

　　这些公司在员工持股计划推出前，业绩表现就多数不尽如人意。如通源石油，公司用于员工持股计划所回购股份的总费用约为928万元，而公司2021年净利润仅有1458.5万元。福光股份在2020年和2021年已连续两年净利润下滑，2022年前三季度净利润继续下降39%，通达股份2021年净利润更下滑80%。

　　除未设置公司业绩考核指标的情形外，还有一些员工持股计划因考核标准过于宽松受到质疑，其中包括设置的业绩增速过低、选择业绩大幅下滑的年份作为基期、考核解锁标准选用了产能等非业绩指标等。

　　宽松的解锁标准下，顺利完成短期业绩考核目标成为大概率事件。即便如此，有的上市公司在发现未能完成业绩考核目标时，直接下调了考核标准，使本就宽松的考核标准进一步丧失严肃性。记者粗略统计，2022年超过5家公司发布了业绩考核目标调整公告。

　　2022年5月，格力电器发布公告，下调2021年6月发布的第一期员工持股计划的业绩考核标准，调整后2022年需达到的净利润标准比调整前减少约36亿元。此前，格力电器的员工持股计划因利益过于倾斜高管群体而备受争议，一度导致股价大跌，此次因没有达到要求而下修业绩考核门槛的举措，更使本就饱受争议的员工持股计划遭受更大质疑，企业公信力受损。

　　暗藏利益输送路径

　　上市公司实施员工持股计划，本意是建立和完善劳动者与所有者的利益共享机制，改善公司治理水平，提高团队凝聚力和公司竞争力。不过，员工持股计划方案的灵活和监管的相对宽松，在增加上市公司自由度的同时，也为利益输送留下了空间。

　　基于前文提及的低价员工持股计划的主要争议点，不难勾勒出员工持股计划可能暗藏的利益输送路径：上市公司以真金白银回购的股份实施超低价员工持股计划，并将认购比例向少数董监高倾斜，最后设置宽松的股份解锁考核指标，公司和股东利益受到侵害。

　　从锁定时长来看，2022年实施的高折价员工持股方案中，约有21%的方案全部股份的锁定期为12个月，其余方案中，绝大多数为三年内分批解锁。整体来看短线特征明显，不利于员工持股计划实现长线激励的目标，也容易在股份解锁后使股价承压。

　　利益输送是监管关注的重要问题，然而面对监管关注函中的质询，不少上市公司给出的回复也模板化、套路化严重，颇有“打太极”的意味，并不能很好地为投资者解惑。

　　例如，某公司在回复交易所关于未设置短期业绩考核目标的原因时称，“公司未设置短期业绩考核解锁目标，更有利于核心骨干员工增加对公司的认可，有利于引导员工持续关注公司长期战略目标的实现，而非短期业绩及股价波动，有利于实现公司、股东和员工利益长期保持一致的目标，加快公司战略目标的实现，为公司及股东带来更高效、更持久的回报。”

　　另一公司在回复为何将受让价格定为0元时称，“公司以0元/股受让公司回购的股份，体现了公司对未来长远发展的信心”。不少公司在回复公告中表明，实施0元员工持股计划是参考了其他已实施公司的案例。

　　这些回复显然缺乏事实支撑，不符合多数投资者的认知，难以打消投资者对实施低价员工持股计划动因的质疑，关注函回复仿佛只是走了个过场。

　　中国人民大学财政金融学院金融学教授郑志刚认为，零成本员工持股计划并非没有成本，也可能是为公司未来稳定持续运营暗藏了成本，其中就包括少数内部人侵占外部分散股东利益合法途径的行为。

　　针对目前在A股出现的0元员工持股计划，郑志刚提出两点建议：一是还原员工持股计划的原本设计激励初衷，使激励员工不仅付出持有成本，而且需要设置严格的解锁条件；二是通过在股东大会表决上设置更高的通过门槛，赋予小股东阻止利益侵占和输送的可能和途径。

　　荣正咨询何志聪表示：“从上市公司持续发展看，人才激励应该更多包容，更多个性化特点，而不是风险。在制度设计和监管层面，主要防范利益输送的风险，比如实际控制人是否能参加，高管是否能大比例参加，如果是奖金换股，对提取奖励的规则应进一步披露信息。”

　　“零成本”员工持股计划应以公平性为前提

　　在互联网快速发展的这些年，腾讯、京东、小米等大厂常常斥资上亿元进行员工股权激励，甚至直接向员工派送股票，壕气十足。员工心满意足，看客心生羡慕，这一股份奖励多被解读为关怀员工，实现利益绑定和共赢的治理方式。

　　反观A股市场，自2019年三七互娱首次推出0元员工持股计划以来，关于员工持股0元购的争议始终不断，优质的龙头公司也难以幸免。同样是上市公司推行员工福利，舆论为何两极分化？

　　对比之下不难看出，员工持股计划受到争议的焦点不在于低价或是0元本身，而是计划的公平性。

　　首先，方案本身是否公平。以腾讯为例，公司的股权激励计划以重点激励和普惠奖励相结合，2020年至2022年共推出了10期员工股份奖励计划，授予人数最多的有2.97万人，占全部员工人数比例超过20%，授予人数最少的也有2400人，且均为非关联人士，即不包括董事和主要股东。

　　而A股上市公司近三年实施的1元/股以内员工持股计划，授予人数占员工总数的平均比例约为6%，董监高平均认购比例22.5%，倾斜性严重，普惠性较差。这使得员工持股计划实施的动机受到质疑。

　　其次，方案是否侵害了股东的利益。那些受到市场肯定的员工股份奖励计划，公司长期保持了稳定的业绩增长，并多伴有大手笔分红。股东长期从公司成长中获益，自然更加信任公司员工持股计划的激励作用，也更信任公司的治理方式。

　　A股实施低价员工持股计划的公司中，不少公司不仅业绩差、分红少，在业绩考核上也一味降低标准，同时降低了投资者对公司未来成长性的预期。

　　可见，大多数股东只要切实分享了企业成长的成果，从持股中稳定获益，就并不会真正在意企业以适当价格向员工发放股份奖励。这样能实现公司、股东和员工的共赢。

　　在政策完善和监管层面，为充分发挥员工持股计划的长效激励作用，避免其成为少数人谋利的工具，政策应以维护公平为前提，在保持员工持股计划灵活性的同时应适当提高实施门槛。同时，鼓励和引导上市公司实施长期计划，以激励和约束对等为原则，完善低价员工持股计划的约束机制，维护市场各方利益的公平。

2022年，人工智能带给人类更多惊喜******

视觉中国供图

在世界人工智能大会上，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图

在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区，一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄

　　即将过去的2022年，对于人工智能来说是值得铭记的一年。大批人工智能相关应用走出实验室，向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈；无人驾驶开启多城试点，未来交通更进一步；AI绘画以假乱真令人着迷，艺术创作或许不再是人类专属……

　　无论是底层技术不断突破，还是各类应用百花齐放，在过去的一年，人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角，未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。

　　随着技术的不断成熟，落地应用不断创新，人工智能或将真正改变你我的生活。

　　AI“黑科技”照亮北京冬奥会

　　助力天气预报、比赛转播和手语播报等

　　2月4日，全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。

　　在此次冬奥会上，由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制的人工智能MOML算法赋能天气预报模型，使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势，使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合、分析，通过数据挖掘与学习，将预报员的经验内化在算法中，在提高天气预报效率的同时，也进一步提高了预报的准确率。

　　在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中，中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中，百度智能云通过“3D+AI”技术打造出的“同场竞技”系统，将单人比赛项目变成“多人比赛”，实现冠、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加，方便观众看到不同选手的实时动作；同时，通过技术手段对运动员动作进行量化分析，将滑行速度、腾空高度、落地远度、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来，使观众可以更直观地从流畅性、完成度、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异。

　　在北京冬奥会开幕的同一天，央视新闻AI手语主播也正式上岗，她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中，为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎，该AI手语主播可懂度达85%以上，可将冰雪赛事的文字及音视频内容，快速精准地转化为手语。

　　腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单

　　展现了其在多模态理解领域的强大实力

　　5月31日，腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR（Visual Commonsense Reasoning，视觉常识推理）中登顶，两个单项成绩和总成绩均位列第一。这是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后，“混元”AI大模型的又一重大突破，展现了其在多模态理解领域的强大实力。

　　与跨模态理解任务不同的是，多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知（如分类检测等），还需要达到认知层次的感知（如判断意图、逻辑推理等）。

　　此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发，同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架，在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计，有效提升了模型性能。

　　截至目前，“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD、CLUE、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名的成绩，并刷新多项行业历史纪录。这意味着，“混元”在自然语言理解、多模态理解、跨模态理解等领域的技术实力已得到验证。

　　谷歌工程师闹乌龙，称AI存在意识

　　人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了

　　谷歌AI工程师闹乌龙，称LaMDA语言模型有意识，引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。

　　今年6月，谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”，并对此出具了长达21页的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象——既会担忧未来，也会追忆过去。

　　LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型，它可以模拟任何带有知识属性的实体，通过“拟人”的方式，在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑，传递更多知识。

　　莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后，谷歌发表声明称，莱莫因违反了“就业和数据安全政策”，将其解雇。谷歌表示，经过广泛地审查，他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法是完全没有根据的。

　　专家普遍认为，当下人工智能具有的所谓“人格”，更多只是模仿人类的语言风格，有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性，并具有独特的视角看待人和事，但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统，作为工具来做一些特定之事。

　　全球首个图、文、音三模态大模型诞生

　　“紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”

　　9月1日，在上海举办的2022世界人工智能大会上，由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型，开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”，实现了“以图生音”和“以音生图”，理解和生成能力更接近人类，为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础，向通用人工智能迈出了重要一步。

　　“紫东太初”三模态间的相互转换和生成，其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐，形成多模态统一知识表示；之后，再利用编码后的多模态特征，通过解码器分别生成文本、图像和语音。

　　“紫东太初”凭借四大突破，有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架，支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式；二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示，减少数据收集与清洗代价；三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模，支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务；四是首次实现无监督超越有监督方法，基于5%—10%的数据标注，实现100%的有监督学习效果。

　　AI打破矩阵乘法计算速度纪录

　　解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题

　　10月，英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现：AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。

　　数学在计算机编程中经常出现，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下，使用数学的主要方式之一，就是对矩阵进行计算。矩阵越大，工作量也越大，计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。

　　在此次最新成果中，“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法，从而使计算步骤比现有算法更少。

　　为了找到答案，他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后，研究团队将重点转向了树搜索，这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。

　　接下来，研究人员将允许系统创建自己的算法，进一步提高效率。他们发现，在许多情况下，系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。

　　2022中国人工智能创新发展指数公布

　　全面反映我国人工智能发展态势

　　11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上，中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院）发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。

　　这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。

　　近年来，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。

　　从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽则紧随其后，排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。

　　ESMFold预测六亿多种蛋白质结构

　　预测速度比“阿尔法折叠”快60倍

　　英国“深度思维”公司8月曾宣布，其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构，几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月，元宇宙平台公司（Meta）研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。

　　在此次最新研究中，研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉，语言模型通常需要大量文本进行训练，为将这一模型应用于蛋白质结构预测，研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它，这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达，每个氨基酸由一个字母表示。然后，ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。

　　该团队负责人亚历山大·里维斯表示，这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且，与“阿尔法折叠”一样，这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合，生成预测结构。

　　团队指出，ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确，但在预测速度上要快60倍，这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。

　　首创蛋白质动态结构AI建模方法

　　对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义

　　12月8日，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。

　　此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构的变化过程，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能，从而提升AI药物设计的精度和效率。

　　李子青表示，预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果，是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。

　　多城市推动自动驾驶行业发展

　　我国自动驾驶行业正式向L3级迈进

　　2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年，有关政策密集出台，相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前，全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照，允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。

　　今年8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行，该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用，探索开展商业化运营试点，标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。

　　此后，重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。

　　此外，为推动智能网联汽车产业健康有序发展，工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。

　　AI绘画火了，AIGC元年开启

　　未来预计能够产生万亿级经济价值

　　今年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》，获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具，通过一个类似“文字游戏”的过程，输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后，得到了初始作品，并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。

　　这一年，AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长，而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示，截至12月6日，已有超2428.4万人使用该特效，迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万，火爆程度可见一斑。

　　AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。

　　所谓AIGC（AI Generated Content），即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理（NLP）和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。

　　最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展，目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式，2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。（科技日报实习记者 都芃）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）