未来的本质――人工智能为何无法超越人类智能

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2025月06月30日

(原标题:未来的本质――人工智能为何无法超越人类智能)

未来的本质――人工智能为何无法超越人类智能
图片来源于网络,如有侵权,请联系删除

文/张维迎

未来的本质――人工智能为何无法超越人类智能
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目前为止,AI对我最大的影响,就是今天我居然要在一个AI论坛的上讲一次话。说实话,我对AI的了解与大多数普通人差不多,没有什么特别成熟的想法。我的一些同事和朋友们已经开始用AI写文章或作诗了,但我还没有,也许以后会,但现在还没有。所以本来是完全没有准备发言的。感谢陈龙教授的邀请,他不仅非常热情,还特地安排我在他主持的这个分论坛上与在AI领域深耕数年的几位企业家们交流分享。荣幸之至!

没有必要恐惧和担忧AI

我们都知道,关于AI,大家有很多的憧憬,也有很多的恐惧。据说2023年初推出的ChatGPT就已经通过图灵测试了,意味着面对机器和人两个对象对同一问题的回答,我们无法分辨哪个是机器,哪个是真人。图灵测试是计算机科学之父艾伦・图灵1950年提出的。我心里就在想:它能不能通过我的测试呢?于是我亲自试了一下。我先给它发了一些问题,回答得都挺不错。然后我想进一步测试它和真人是不是有区别,我就写了一句:“你是个混蛋”,看看它的反应。结果它很有礼貌地回复我说:“哈哈,看来我不小心‘得罪’你啦?是哪里做得不够好吗?可以告诉我呀,我一定努力改进。”

所以我就肯定,它没有通过我的测试。它是机器,不是真人,因为它没有真情实感。如果是一个真人,他不会这么客气了,对吧?他更可能直接回骂我,说“你才是个混蛋!”即便非常有涵养的人,可能也会说:“你这人怎么这样说话?太没礼貌了!”我请教张宏江院士,他是AI顶级专家。他解释说,这是因为在语言生成模型后训练(post-training)的对齐过程中对模型做了限制。我问他:那如果这些限制去掉了,它会不会反过来骂我?他说,是有这个可能的。今天的推理模型已经在推理中反问用户了。未来AI对人类的态度是否依然这么“友好”,我们还不能确定。至少目前为止,AI在“服务态度”方面比我们人类还要好――打不还手、骂不还口。因为它是机器,不是人!未来的AI会不会像人类一样有情感,我不知道。

我们对AI的期待很多:觉得它可以达到人类的智能,甚至可以替代人类,以后什么事它都能给我们做。这也带来了巨大的恐惧,尤其是两个方面的担忧:第一,如果AI在智能方面全面超越人类,是否会变成人类的统治者,而不是人类的助手?第二,AI是否会让人类无所事事,大批人失业?

我的看法是:目前人们对这两个问题的担心其实都过度了。AI没那么了不起,它不会那么容易达到我们人类的智能水平。我也不认为AI一定会导致“工作消失”,相反,我相信它会创造出更多新的工作机会。

为什么这么说?只要回顾一下历史就知道(你后面会发现,我这句话有些自相矛盾)。人类从石器时代开始的每一项技术发明,本质上都是在某一个方面取代人类的某种功能,超越人类。最早的石刀、石斧,就是替代人的手,让拥有者比赤手空拳的人做得更好。但总体结果是什么?这些发明并没有让人类的手变得无用,而是增强了人类手的能力。我相信未来的AI也一样,它不会彻底取代人类。

有人说,过去的发明大多是在物理能力(physicalcapacity)方面替代人类,现在AI是在智能(intelligence)方面替代人类,这是根本性的不同。但我对此有不同的看法。至少从蒸汽机以来,人类发明的大部分技术,或多或少都包含了某种形式的“智能”。即使最简单的瓦特蒸汽机,也具备某些智能元素,虽然它看上去只是替代人或动物的肌肉,提供动力。蒸汽机的阀门可以判断何时注入蒸汽,何时停止,何时冷却,甚至可以根据气缸内部的压力做出负反馈调控,怎么能说蒸汽机没有智能呢?亚当・斯密在《国富论》中讲到,最初的蒸汽机,原需雇佣一个儿童,按照活塞的升降,不断开闭汽锅与气筒间的通道。有一次担任这项工作的某个儿童,因为爱和朋友游玩,就用一条绳子把开闭通路的舌门的把手,系在机械的另一部分,舌门就可不需人力自行开闭了。斯密讲的故事是否真实,我们不知道,但蒸汽机包含着智能,这是千真万确的事实,更不要说我们今天的大量自动化设备了,它们具备的逻辑判断和反馈机制远超人类自身。

再说回“工作”这个问题,我觉得许多人担心过度了。假如200年前有人告诉你,由于农业机械化和人造肥料的应用,以及作物品种的改良,未来只需5%的人从事农业生产,你肯定会担心:“那剩下95%的人干什么?”但事实是,今天在大多数发达国家,确实只有不到5%的人务农,其余95%的人照样有工作。这说明,我们的想象力可能限制了我们对未来的预测。至少从长远看,技术进步总是创造更多的工作机会,而不是让人类变得无所事事,尽管我们现在无法说清楚AI究竟会创造出哪些新工作,正如250年前的人不知道蒸汽机会创造出什么工作机会一样。

未来是未定的,不完全由过去决定

我想讨论的一个核心问题是未来的本质(thenatureofthefuture):未来是由什么决定的?

简单地讲,未来是否完全由过去和现在所决定?换句话说,历史是否能告诉我们未来是什么?如果这个问题的答案是“Yes”,那就意味着AI最终会超越人类,在智能上也能做到比我们更好;但如果答案是“No”,那AI就永远不可能全面超越人类。我自己的判断是:“No”。

要理解这个问题,我们得先思考:我们所处的世界到底是怎样的?

有一种“确定性世界”的假设,它认为:未来是已经确定好的,完全由过去所决定,只是等待时间展示出来。在这样的世界里,未来虽不完全可见,但可以被准确预测。就像古典物理学中给定初始条件和运动方程,我们可以准确知道某个物体在某个时点的准确位置。比如我们今天能预测500年后的日食或月食,这是因为太阳系的运动轨道是确定的、可计算的。但在真实世界,人类并不是生活在这样一个“确定性”的世界。人类社会与自然界不同。

现在人们普遍认识到,世界是不确定的(uncertainty)。我经常碰到学者和企业家在演讲中讲这样一句话:“唯一确定的就是不确定。”大家似乎都理解了这个道理。

但其实,这种理解仍然存在一个误区。我们现在对于“不确定”的理解,还是基于一个“客观世界”的假设:这个客观世界独立于我们人类而存在,未来虽然不确定,但它已经被预先设定好了,只是我们还没看到它“被展开”。在这个框架下,所谓的不确定性,完全是我们自己的主观感受。我们感到不确定,是因为我们的知识有限,信息有限,计算力有限,所以我们感到“我们不知道”,而不是未来本身是“未定”的。于是我们相信,随着知识和数据的增长,不确定性就会减少,就像概率统计学上方差会随自变量增加而减少一样。这一点可以用天气预测来说明。明天是否会下雨?在我们看来是不确定的,但事实上它已经确定好了,只是我们今天还不知道。50年前的天气预报,很不靠谱。但现在我们已经能通过气象大数据,做到95%的准确率预测明天的气温、降雨、风力等。我们打开APP,就能查到未来两周的天气预报。这说明:即便世界在数学意义上是“不确定的”,但在统计学意义上,它仍然是确定的,是可预测的。

但真实世界不是这样。我们拥有了越来越多的知识,是否就意味着世界变得更加“确定”了呢?并不是。恰恰相反,我们发现,知识越多,数据越多,反而觉得世界越不确定。

举个简单的例子:今天的世界相比我们的祖先所处的时代,真的更确定吗?我们的祖先在农耕社会里,尽管也有不确定性,但生活节奏是规律的、可预测的。而今天我们生活在信息爆炸的时代,所面临的不确定性反而更大。

再来从另一个角度看:相对于文化程度低、知识贫乏的人,那些受过更好教育、拥有更多知识的人,他们的世界就更确定了吗?也不是。相反,知识越多的人,往往面临的世界越不确定。为什么会这样?

我想引入一个核心概念:“未定性”,或者说“待定性”(indetermina-cy)。“未定性”意味着:未来不是已经定好的,未来并不存在一个独立于人类、客观的、等待我们去揭示的世界。对人类来说,未来不是“揭示”(reveal)的结果,而是“创造”(create)的过程。我们将生活在什么样的世界,部分取决于我们的选择――不仅是你个人的选择,也包括他人的选择、无数你不认识的人的选择;不仅是今天的选择,还有明天的选择,所有有待今后做出的选择。但我们的选择也不能唯一决定最终哪一种情况会发生。你知道自己的选择,但不知道别人的选择;即使知道别人今天的选择,还是不知道别人明天的选择。这才是严格意义上的不确定性。这才是真实的未来。正因为未来不是事先已经决定的,我们就无法依靠过去的数据来预测未来将会怎样。在这个意义上,未来是不可预测的。

我们无法提前知道未来会发生什么,无论我们的知识多么丰富,数据多么大。正如经济学家路德维希・米塞斯所言,即使你对过去无所不知,你对未来仍一无所知。参加这次论坛的嘉宾中,有位杰出的经济学家――布莱恩・阿瑟(BrianArthur),他是“路径依赖”(pathdependence)理论的始作俑者。诺贝尔经济学奖得主道格拉斯・诺斯用“路径依赖”解释历史,让它变得无人不知。但我们要清楚一点:未来是“路径依赖”(path-dependent),但不是“路径决定”(path-determinate)。面对未来,人类依然有选择的空间。

AI没有人类独特的想象力

而我们的选择,依赖于什么?依赖于我们的想法(ideas)。我们头脑中如何思考,我们如何想象,决定了我们的行动。而人的想法本身是无法从过去推导出来的。即使读了相同的书,拥有相同的数据,使用相同的统计方法,不同的人会产生完全不同的想法。所以,我们的思想和选择,是不可预测的。

这里,我想特别强调一个关键概念:想象力(imagination)。这里的“想象力”不是用“反事实”(counter-fac-tual)的方法虚构故事,而是一种面向未来的洞悉,是我们用心灵去“看见”尚不存在的事物。存在的东西我们可以用肉眼看到,用肢体感知,或者借用人造的工具(如X-光、显微镜等)去透视、去识别。不存在的东西只能用心智去构造。想象力让不同的人在面对同样的信息时,产生完全不同的未来图景。

因此,面对未来的问题,不会存在一个所有人都认同的“唯一正确答案”。事实上,凡是所有人(或大部分人)都认同的答案,就像高考卷上的标准答案,只是为了“评价过去”而设定的,不是用来面向未来的。面向未来,想象力不是为了回答“将发生什么(whatwillhappen)”,而是为我们创造想要的未来蓝图,是要回答“我们希望什么发生”和“我们应该做什么”。

这就引出了AI(人工智能)与人类智能之间的根本区别。我认为,人类最独特的地方,在于想象力。而AI,本质上是一个基于数据的统计机器(statis-ticalmachine)。它看起来复杂,但归根结底,它没有想象力。当然,我们可以严谨一点地说,未来AI也许会拥有某种“想象力”,但那依然不是人类的想象力。就像某些动物可能有一点想象能力,但和人类相比仍有极大差距。AI的所有答案和结论,本质上都来自统计回归(regression)。它并不是对未来的预测,而是对过去的总结。而人类历史与未来的进程,并不是由统计回归所决定的,而是由离群点(outliers)推动的。对研究者来说,离群点是一种不正常,但对社会变化而言,它们是正常的。最具想象力的人――如埃隆・马斯克这样的企业家,就是这样的离群点。有没有他们,世界会很不一样。

然而,我们习惯于在“已经发生的事情”中寻找因果逻辑。比如,唐纳德・特朗普当选美国总统了,我们就找理由解释“为什么他会当选”;如果他没当选,我们一样也能找出一堆理由,证明他为什么没有当选。这背后的逻辑是:我们相信“历史的发生具有必然性”。这种思维,根植于我们头脑中一种“唯物主义的因果逻辑”,一切发生过的事情,似乎都必须被证明是“合理的”。

回顾我们人类的历史:世界人均GDP从250万年前到250年前几乎没有什么变化,直到工业革命之后突然陡然上升。如果我们在1800年时点上只基于250万年的数据进行回归预测,我们根本预测不到这场飞跃的发生。这意味着什么?数据越多,未必预测越准确。相反,恰恰是那些较新、较小规模的数据,可能对预测更有价值。

我们可以再想象一个场景:如果500年前就有AI,它能否告诉我们正确的理论是地球绕太阳转?我认为不可能。它只会继续告诉我们“太阳绕地球转”,因为这是历史大数据告诉它的。又比如:如果120年前就有AI,它是否能提出“相对论”?我相信也不可能。因为那需要像爱因斯坦那样的想象力,才能突破既有逻辑,提出新的框架。所以我认为,从今天走向未来也将如此:无论我们拥有多大的数据、多强的算力、多好的模型,仍然无法替代人类的想象力。

最后我还要强调一点:多样性(di-versity)。人类之所以进化,社会之所以演化,是因为由不同的个体组成――体力、智力、长相、知识背景、情绪能力都不一样。智力同样高超的一群人,他们的想象也千差万别。正是这种差异,才推动了知识的演化,推动了人类的发展。而AI能做到的是什么?它们在面对相同数据时,得出的结论高度趋同。即使我们今天有多个不同的大语言模型,它们在本质上并没有什么根本差异,都是一种“统一”的统计输出。所以我预测:如果有一天机器真的超越了人类的智慧,那一定意味着机器本身也具备极大的多样性,就像人类一样,有笨的、有聪明的,有的像爱因斯坦,有的像个傻瓜。而这一点,现在的AI还远远无法做到。

AI无法超越人类智能

总结一下,我今天的结论其实很简单:未来是未定的,未定是有待我们创造的。因此,我们没有办法依靠现有的数据和知识去推断未来。人类的想象力在人类构建未来、创造未来的过程中,发挥着极其重要的作用。我相信,机器永远不可能像人类那样拥有真正的想象力。因此,至少在创造力这个维度上,我坚信机器的智慧或智商永远无法超越人类。

当然,人类作为一个整体,我们所展现的知识和潜能是无限的;但每一个个体所能展现的能力是有限的。所以我们今天所能想到的东西,也完全可能是错误的,包括我自己的想法。我今天讲的这些,其实也是一种预测,本身就存在自相矛盾之处。我的想象力是有限的,因此我的判断也可能在将来被证明是错误的。但我要表达的核心观点是:任何试图对未来做出精准判断的努力,注定是会失败的。所以大家也不必太过担心,比如说我们很快就没有工作了,世界将会完全不同――noworry(别担心)。

2000多年前,荀子曾说,人力不如牛,行走不如马,但牛马被人所用,而不是人被牛马所用。为什么?因为人能够“群”。这里的“群”,指的是人类能够合作、有智慧。套用荀子的话,我们可以说:人的记忆力不如机器(AI),算力也不如机器,但机器仍然是为人所用,而不是人被机器所用。为什么?因为人有想象力,机器没有。

(本文根据作者于2025年6月10日在“罗汉堂×北大国发院数字经济年会”上的发言整理,已经作者本人审阅、修订。)


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2023年中国数据中心产业链上下游市场分析 2024年4月28日 来源:中研网 619 35 数据中心产业链是一个多环节、高度协同的体系,涵盖了从上游基础设施到中游运营服务及解决方案提供商,再到下游终端用户的完整链条。这个产业链的每个环节都扮演着不可或缺的角色,共同推动着数据中心的稳健发展。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 在产业链的上游,基础设施是数据中心运行的基础。这包括了服务器、光模块等核心IT设备,它们是数据处理和存储的关键所在。同时,电源、制冷、机柜等非IT设备也是不可或缺的组成部分,它们确保了数据中心的稳定运行和高效能耗管理。 中游环节则是运营服务及解决方案提供商的天下。这些企业为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案,确保数据中心的顺畅运行和持续优化。此外,云服务等相关服务的供应商也在此环节占据一席之地,他们通过提供弹性、安全的云服务,满足了用户日益增长的数据处理和存储需求。 下游终端用户则覆盖了多个行业领域,包括互联网、金融、软件、电力、工业、医疗等。这些行业对数据中心的需求旺盛,推动着数据中心行业的持续发展。随着数字化转型的加速推进,未来数据中心的需求还将进一步增长,终端用户群体也将不断扩大。 据中研普华产业研究院发布的《》分析,数据中心产业链的上游涵盖了IT设备、电源设备以及其他关键组件,它们共同为数据中心的稳定运行提供了坚实的基石。其中,UPS(不间断电源)作为确保数据中心可靠性的核心要素,近年来其需求呈现出快速增长的态势。 UPS系统通过巧妙地将蓄电池与主机相连接,利用主机逆变器等模块电路,将直流电转换成市电,为数据中心提供了持续、稳定的电力供应。在数据中心运行过程中,任何电力中断都可能导致数据丢失、服务中断等严重后果,因此UPS的重要性不言而喻。 图表:2016—2023年中国不间断电源市场规模 回顾过去几年,我国UPS市场规模实现了显著增长。从2016年至2021年,UPS市场规模由68亿元增至114亿元,年均增长率保持在较高水平。这一增长趋势不仅反映了数据中心行业的蓬勃发展,也凸显了UPS在保障数据中心运行中的关键作用。 展望未来,随着数据中心等新基建建设步伐的加快,UPS的市场需求将进一步扩大。预计未来几年,UPS市场将保持快速增长态势,到2023年其市场规模有望达到152亿元。 中国数据中心下游的应用领域中,互联网厂商占据主导地位,其市场份额高达60%,显示出互联网行业对数据中心的强大需求。紧跟其后的是金融业,其占比达到20%,反映了金融行业对数据安全和处理速度的高要求。政府机关也占据了一定比例,为10%,体现了政府信息化建设的不断推进。而制造业虽然占比相对较低,为3%,但随着智能制造和工业4.0的推进,制造业对数据中心的需求也有望逐步提升。 图表:中国数据中心细分市场份额占比 这种分布格局体现了各行业对数据中心的依赖程度和发展趋势。互联网行业作为数据中心的最大用户,其快速发展和创新推动了数据中心的不断演进。同时,金融业、政府机关和制造业等领域也在逐步加深对数据中心的应用,以适应数字化转型和提升效率的需求。 更多数据中心行业深度分析,请点击查看中研普华产业研究院发布的《》。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11274 2983 3783 4583 5391 6283 推荐阅读 玩具市场调研2022年,中国国内市场玩具零售总额达883.1亿元人民币,比上年增长3.3%;全年实现玩具(不含游戏)出口48... 随着近年来我国宠物数量的稳步增长,宠物市场呈现出前所未有的繁荣景象。萌宠经济已成为新的经济增长点,吸引了越来越... 废钢是指钢铁厂生产过程中不成为产品的钢铁废料(如切边、切头等)以及使用后报废的设备、构件中的钢铁材料。其是金属... 玉石,这一深受中国人喜爱的宝石,承载着丰富的文化内涵和历史价值。随着经济的发展和人们生活水平的提高,玉石行业在... 文献数据库是指计算机可读的、有组织的...
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人保车险 品牌优势——快速了解燃油汽车车险,人保服务 _产权交易产业发展现状及整体规模、发展趋势分析2024 2024年5月9日 来源:互联网 中国产权协会 1356 89 产权交易是指交易双方当事人,依照法律规定和合同约定,通过购买、出售、兼并、拍卖等方式,将一方当事人所享有的企业产权转让给另一方当事人,而使被交易企业丧失法人资格或改变法人实体的法律行为。未来,随着科技的进步和数字化的发展,产权交易行业将进一步向智能化图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 近年来,产权交易行业市场规模持续增长,交易规模和交易项目数量均呈现稳步上升的趋势。产权交易是指交易双方当事人,依照法律规定和合同约定,通过购买、出售、兼并、拍卖等方式,将一方当事人所享有的企业产权转让给另一方当事人,而使被交易企业丧失法人资格或改变法人实体的法律行为。 这种经济活动是以实物形态为基本特征的出卖财产收益的行为;是多层资本市场的重要组成部分;其职能是为产权转让提供条件和综合配套服务;开展政策咨询、信息发布、组织交易、产权鉴证、资金结算交割、股权登记等业务活动。产权交易具有限制性、复杂性、多样性、市场性等特征。 中国产权交易市场的发展经历了三个阶段:探索起步阶段、规范发展阶段到今天的升级发展新阶段。伴随着中国经济改革开放,产权市场开始发展。1988年5月我国首家产权交易机构在武汉成立,整个二十世纪九十年代,我国产权交易市场不断发展,至1999年底,我国大小产权交易机构已经达到210多家。随后,全国各省、市、自治区相继出台产权交易政策法规,我国产权交易市场进入规范发展阶段。具有资本属性的国有产权进行市场交易,实现了优化配置,在国家政策的指导下,2012年以来,产权市场实现了跨越式发展,步入了资本市场定位的发展新阶段。 随着全球经济的发展,产权交易市场规模不断扩大。国际间的贸易、投资和技术转移促进了各种资产的交易活动。近年来,知识产权的价值逐渐受到重视,知识产权交易作为一种重要的商业活动在全球范围内增长迅速。公司和个人通过专利、商标和版权等知识产权的交易来保护和实现其创新和竞争优势。同时,科技革新和数字化转型对于产权交易行业的发展起到了重要作用。在线平台和数字化工具使交易更加高效,提供了更广泛的市场参与机会。 中国企业国有产权交易机构协会(中国产权协会)发布的数据显示,2022年我国产权市场5大类业务交易额合计达到22.5万亿元,年度交易额再创历史新高。统计显示,2022年我国产权市场开展企业产权转让、企业增资、资产转让、资产租赁、特许经营权出让等资产股权类业务交易额合计1.88万亿元;金融资产类业务全年交易额14.86万亿元;全年完成自然资源类交易项目6497亿元。 根据中研普华产业研究院发布的《》显示: 2022年,产权市场完成各类环境权交易133.3亿元。其中,产权市场完成碳排放权交易60.9亿元,碳排放配额累计成交量1.11亿吨;完成排污权交易7.9亿元,涉及二氧化硫、氮氧化物等各类排污7.27万吨;完成再生资源交易18.6亿元,用能权交易18.4亿元。2022年,我国产权市场开展的阳光采购交易额近5.1万亿元,较2021年增长127%,助力采购方节约资金合计2138亿元。 据中国产权协会统计,2023年产权市场全年完成交易项目11726万余宗,同比增长80.27%;年交易总额达到25.38万亿元,同比增长12.79%,交易规模再创历史新高。从长期趋势看,党的十八大以来,2012至2023年12年间,产权市场累计交易额突破130万亿元,年均复合增长率达到24.6%。 未来,随着科技的进步和数字化的发展,产权交易行业将进一步向智能化、数字化方向发展。通过引入大数据、人工智能等先进技术,实现交易信息的快速匹配和智能分析,提高交易效率和安全性。同时,随着绿色金融、环保产业等领域的兴起,产权交易行业也将进一步拓展其应用领域和市场空间。 总的来说,产权交易行业市场现状呈现出规模持续扩大、交易类型丰富、竞争激烈、政策支持力度加大以及向智能化、数字化方向发展的趋势。未来,随着市场需求的不断增加和技术的不断进步,产权交易行业将迎来更加广阔的发展空间。 中研普华通过对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递,为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务,最大限度地帮助客户降低投资风险与经营成本,把握投资机遇,提高企业竞争力。想要了解更多最新的专业分析请点击中研普华产业研究院的《》。 相关文章推荐: 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 ...
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人保财险政银保 ,人保有温度_旧城改造行业报告 旧城改造行业政策环境及未来投资战略 2024年5月17日 来源:互联网 1369 90 旧城改造是指对城市中比较陈旧、落后、存在安全隐患或不符合城市规划发展要求的区域进行有计划、有步骤的改造和更新。其主要目的是改善居民的生活条件,提升城市的环境质量,增强城市的竞争力和吸引力。2019—2023年,全国新开工改造城镇老旧小区已达22万个,惠及居民38图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 旧城改造是指对城市中比较陈旧、落后、存在安全隐患或不符合城市规划发展要求的区域进行有计划、有步骤的改造和更新。其主要目的是改善居民的生活条件,提升城市的环境质量,增强城市的竞争力和吸引力。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 2019—2023年,全国新开工改造城镇老旧小区已达22万个,惠及居民3800多万户、约1亿人。更新改造老化和有隐患的燃气、供排水、供热、供电等管线管道近30万公里。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 旧城改造行业发展历程 初始阶段(20世纪80年代-90年代):在中国改革开放初期,城市化进程加速,老旧城区的问题日益凸显。政府开始意识到旧城改造的重要性,但由于经济条件有限,改造进展较为缓慢。 探索阶段(20世纪90年代-2000年代初):随着经济的发展和城市化进程的加快,旧城改造得到了更多的关注和支持。各地开始探索不同的改造模式和政策,如政府主导、企业参与、居民自筹等,同时注重保护历史文化遗产和特色建筑。 快速发展阶段(21世纪初至今):近年来,随着城市化的进一步加速和房地产市场的发展,旧城改造行业进入了一个快速发展的阶段。政府出台了一系列政策文件,加大了对旧城改造的支持力度,同时鼓励社会资本参与旧城改造项目。 旧城改造行业政策环境 根据《2024年政府工作报告》指出,2024年,要“稳步实施城市更新行动”、“深入实施新型城镇化战略”、“扎实推进乡村全面振兴”。在《关于全面推进城镇老旧小区改造工作的指导意见》、《全国安全生产专项整治三年行动计划》、2024年中央一号文件《中共中央 国务院关于学习运用“千村示范、万村整治”工程经验有力有效推进乡村全面振兴的意见》等诸多利好政策的支持下,既有建筑改造,已经逐步成为一个规模巨大的经济市场。 根据中研普华产业研究院发布的显示: 在城市发展主导范式由大规模增量建设加速转向“存量提质改造和增量结构调整并重”的大趋势下,有必要积极开展内容更精细、目标更聚焦的城市微更新。积极的财政政策发挥了政府投资带动引导作用。2023年新增地方政府专项债券额度3.8万亿元,优先支持成熟度较高的项目和在建项目,适当扩大专项债券投向领域范围,纳入城中村改造、5G融合设施等,推动一批交通、水利、能源等利当前惠长远的重大项目建设。 老旧小区改造是重大民生工程、发展工程。老旧小区改造内容可分为三类:基础类(市政配套设施),完善类(环境配套设施),提升类(公共服务设施)。 2023年,全国共开工改造城镇老旧小区5.37万个,共完成投资近2,400亿元。目前,多数老旧小区改造已完成基础类、完善类改造,正全面转向提升类。提升类工作重点针对社群服务、公共卫生、养老托幼、生活末端等,同时也需要在政策、行动等方面进行赋能,以提升社区治理水平。 在旧城改造行业的发展过程中,投资主体已经逐渐多元化。除了政府投资外,越来越多的社会资本进入该领域,带来了更多的资金和技术支持,推动了旧城改造行业的快速发展。这些社会资本包括房地产开发商、建筑企业、金融机构等,他们通过不同的方式参与旧城改造项目,共同推动城市的更新和发展。 无论哪种城市改造类型,都需要大量的投资。以“城中村”改造为例,据测算,从去年开始的新一轮超大特大城市“城中村”待改造面积或超13亿平方米,每年可拉动近万亿级投资,预计改造的全周期投资额在10万亿元以上。 在激烈的市场竞争中,企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势,有效规避行业投资风险,更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场,牢牢把握行业竞争的主动权。 更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11278 2985 3785 4585 5392 6285 ...