BOE（京东方）位列2022 IFI专利授权排行榜全球第11位 科技创新引领高质量发展******

　　光明网讯（记者王一涵）1月10日，全球知名专利服务机构IFI Claims发布的2022年度统计报告显示，BOE（京东方）以2195件专利授权量位列美国专利授权排行榜全球第11位，连续第五年跻身全球TOP20，成为为数不多上榜的中国企业之一。据了解，IFI Claims成立于1955年，是历史悠久的权威专利服务机构，其每年公布的美国授权专利排名榜单在业内具有很高影响力。尽管2022年面临着一定的压力与挑战，BOE（京东方）的专利授权量依旧超过了2021年，这一亮眼表现不仅充分展现了其持续的技术创新能力与行业技术领导力，也彰显出中国的科技创新实力及全球影响力正在加速崛起，释放出中国式高质量发展的澎湃动能。

　　BOE（京东方）副总裁、技术与知识产权管理中心负责人李新国表示，2023年即将迎来BOE（京东方）创立30周年的重要时刻，自创立以来，BOE（京东方）始终秉持“对技术的尊重和对创新的坚持”理念，无论企业经营情况如何，我们始终坚持高比例的研发投入，2021年研发投入高达124亿元。目前BOE（京东方）已建立完善的专利管理体系，聚焦高价值专利布局，并持续开展基础技术与前沿技术研发，着力构建确保企业未来30年持续领先的技术创新管理体系，以科技创新驱动企业自身并引领全产业链的高质量发展。

　　目前BOE（京东方）已全面建成规模庞大的技术创新体系，打造了“1+1+3”技术创新平台，包含1个国家工程实验室，1个创新总部，及北京、成都、合肥3个创新分中心，并通过17条全球领先的半导体显示生产线及4座智能制造工厂所形成的庞大的产品平台，持续推动技术研发成果的转化与落地。BOE（京东方）还与国内外科研院所、顶尖高校、知名企业、生态链合作伙伴广泛合作，围绕技术、产品、市场及商业模式创新等多方面开展深度合作与协同开发，推动科技创新要素高效聚合，积极构建开放融合的产业创新生态。BOE（京东方）即将迈入创立30周年的崭新征程，作为行业引领性科技企业将继续秉持“屏之物联”发展战略，深潜“屏联万物”的蓝海之中。全面加速构建“Powered by BOE”产业创新协作与创新生态，让科技创新成果转化成为创新发展与价值跃迁的关键引擎。

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。