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43家公司已获A股“入场券” 计划募资419.97亿元******

　　记者 吴晓璐

　　1月11日，迅安科技登陆北交所，这是2023年A股迎来的第二只新股，1月6日，百利天恒在科创板上市，2家公司合计募资11.52亿元。

　　另据《证券日报》记者梳理，目前有43家公司已经拿到“入场券”，但尚未上市。另外有897家企业处于上市申请排队中。综合来看，目前A股待入场企业940家，计划募资超过6447亿元。

　　2022年上市新股424家，合计募资5868亿元，同比增长2.64%，刷新历史新高。接受采访的专家表示，2023年经济回暖，资本市场对实体企业的支持力度将继续加大，随着注册制改革的推进，新股融资规模有望再创新高。

　　新股发行规模将稳步增长

　　企业从拿到A股“入场券”到敲钟上市仍需一段时间。据记者梳理，截至1月11日，目前有43家公司已经拿到“入场券”，但尚未上市，计划募资(含实际募资)合计419.97亿元。其中，10只新股完成发行未上市，合计募资68.2亿元，另有3家公司正在发行中，计划募资65.67亿元。此外，还有30家已经注册生效，尚未启动发行，计划募资合计285.92亿元。

　　发行上市申请排队方面，据证监会以及三大证券交易所网站数据统计，截至1月11日，沪深主板排队企业307家，其中，28家已通过发审会但尚未拿到批文。科创板、创业板、北交所排队企业分别159家、343家和88家，其中提交注册分别有35家、68家、8家。总体来看，目前IPO排队企业897家，其中，已通过发审会或提交注册的有139家。另外，记者据同花顺iFinD数据统计，上述897家排队企业计划募资合计6027.24亿元。

　　谈及2023年新股发行情况，川财证券首席经济学家、研究所所长陈雳认为，2023年新股发行规模将稳步增长。注册制改革有利于融资功能的提升，对于新股发行规模增长产生积极效应。

　　中原证券策略分析师周建华认为，2023年A股行情有望回暖，经济复苏的过程中融资需求依然较大，预计2023年融资规模不会低于2022年，特别是随着注册制的有序推进，科技型企业的融资可能大幅增加。

　　双创板块定位进一步优化

　　2023年，科创板和创业板新股发行审核迎来新变化。2022年年底，证监会修改科创属性评价指引，沪深交易所分别发布科创板、创业板发行上市申报及推荐暂行规定，有利于进一步把握好科创板、创业板定位，压实发行人和中介机构责任等。

　　陈雳认为，科创板、创业板标准进一步明确有利于为新股发行拓宽上市渠道。在优化板块定位和相关指标后，上市公司可以找到更适合自身发展的板块上市。对于市场来说，则为资金流向指明正确方向，市场资源的分配将更加合理与高效。预计未来上市公司的上市审核流程将进一步优化。

　　去年12月份，证监会传达学习中央经济工作会议精神时表示，“深入推进股票发行注册制改革，突出把选择权交给市场这个本质，放管结合，提升资源配置效率。”

　　谈及2023年新股发行趋势，周建华认为，可能呈现三大趋势：一是2023年新股发行将对符合新发展理念的科技绿色类企业敞开大门，上市企业将更加聚焦科技创新型企业；二是随着注册制的深入推进，新股破发或成常态；三是2023年新股融资规模可能再创历史新高。

　　陈雳认为，2023年在注册制改革的稳步推动下，监管部门将严把“入口关”，提高信息披露质量，市场对于新股的估值也将更加合理，接近实际价值，资本市场投资环境将进一步优化。

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）