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改善优质房企资产负债表 房地产风险化解再提速******

　　事关房地产融资、结构性货币政策工具、重点领域金融服务等，再迎监管进一步发声。1月10日，人民银行、银保监会联合召开主要银行信贷工作座谈会，研究部署落实金融支持稳增长有关工作。其中，包括政策性和开发性银行、各国有商业银行、部分股份制商业银行主要负责人均参加了会议。

　　保持房地产融资平稳有序

　　会议要求，人民银行、银保监会、各主要银行要全面贯彻落实党的二十大和中央经济工作会议精神，保持对实体经济的信贷支持力度，加大金融对国内需求和供给体系的支持，做好对基建投资、小微企业、科技创新、制造业、绿色发展等重点领域的金融服务，保持房地产融资平稳有序，推动经济运行整体好转，为全面建设社会主义现代化国家开好局、起好步，提供有力的金融支持。

　　针对重点领域金融支持，会议指出，各主要银行要合理把握信贷投放节奏，适度靠前发力，进一步优化信贷结构，精准有力支持国民经济和社会发展重点领域、薄弱环节。

　　其中包括，要加强跟踪监测，及时跟进政策性开发性金融工具配套融资，延续发挥好设备更新改造专项再贷款和财政贴息政策合力，力争形成更多实物工作量；要继续用好碳减排支持工具、支持煤炭清洁高效利用专项再贷款、科技创新再贷款、交通物流专项再贷款等结构性货币政策工具，不断完善对重点领域和薄弱环节的常态化支持机制；用好普惠小微贷款支持工具等优惠政策，加力支持小微市场主体恢复发展；此外，当前还要全力支持重点医疗物资生产保供企业的合理资金需求。

　　资产负债表回归安全区间

　　值得一提的是，会议再次提及房地产问题时，基调仍与此前一致，要全面贯彻落实中央经济工作会议精神，坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，推动房地产业向新发展模式平稳过渡。

　　同时，要有效防范化解优质头部房企风险，实施改善优质房企资产负债表计划，聚焦专注主业、合规经营、资质良好、具有一定系统重要性的优质房企，开展“资产激活”“负债接续”“权益补充”“预期提升”四项行动，综合施策改善优质房企经营性和融资性现金流，引导优质房企资产负债表回归安全区间。

　　“此次会议最大的亮点在于，提出了资产负债表优化的四项行动，这也说明，资产负债表优化的工作正进入实质操作阶段。”上海易居房地产研究院研究总监严跃进说道，资产激活意味着要把房地产企业的各类资产进行盘活，包括待开发的土地和待出售的房产、预售资金的加快回笼、资产证券化的加快推进、REITs产品等模式的加快介入、现金流的持续改善等内容。

　　负债接续则意味着后续对于负债的工作要加快清理，包括负债的展期、债转股、资产出售以清偿债务等工作；权益补充意味着后续要鼓励各类优质企业积极做战略投资者，包括央国企、保险公司等企业，同时会强调对于企业资本金的注入和确保资金状况的稳健；预期提升意味着要不断修复投资者对于中国房企的看法，尤其是各类金融机构企业。严跃进认为，要不断减少企业违约的风险，同时强化今年房企销售的目标值，进而促进“金融-房企-销售市场”等渠道的顺畅。

　　加大住房租赁金融支持

　　会议还强调，要配合有关部门和地方政府扎实做好保交楼、保民生、保稳定各项工作，运用好保交楼专项借款、保交楼贷款支持计划等政策工具，积极提供配套融资支持，维护住房消费者合法权益。要落实好16条金融支持房地产市场平稳健康发展的政策措施，用好民营企业债券融资支持工具(“第二支箭”)，保持房企信贷、债券等融资渠道稳定，满足行业合理融资需求。

　　要因城施策实施好差别化住房信贷政策，更好支持刚性和改善性住房需求，加大住房租赁金融支持，做好新市民、青年人等住房金融服务，推动加快建立“租购并举”住房制度。

　　“会议释放继续落实好稳楼市一揽子政策措施，促进房地产平稳健康发展，有助于提振房地产信心。”光大银行金融市场部宏观研究员周茂华告诉北京商报记者，随着国内经济稳步复苏，就业和收入改善，稳楼市政策落地见效，市场信心回暖，楼市需求复苏向供给端传导，后续楼市需求有望加快恢复。

　　另外，业内也认为，满足合理的改善性需求，是下一步稳定房地产市场、扩大内需的重要方面。正如中国人民大学国家发展与战略研究院高级研究员、城市更新研究中心主任秦虹指出，2022年，影响房地产需求的三大因素，主要是正常市场总量下台阶、三年疫情影响导致老百姓失业和减薪，对收入预期的不稳定以及供给端风险不断爆雷。

　　在秦虹看来，随着近期密集出台的一系列关于房地产的融资支持性政策，2023年房地产企业有望回归常态。总体而言，房地产调控要做好保障性住房的建设，完善房地产市场的基础性制度；同时尽可能尊重市场，此外，也要支持新发展阶段房地产企业新模式形成，改变过去高负债、高杠杆、高周转的传统模式。

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）