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双集中供地模式迎变******

　　试点两年，双集中的供地方式迎来优化。2月2日，一份落款为自然资源部办公厅发布的《关于进一步规范住宅用地供应信息公开工作的通知》(以下简称《通知》)，要求各市、县自然资源部门根据年度供地计划，分批次公开未来一定时间段内拟出让地块的详细清单。每次公开详细清单对应的拟出让时间段原则上不少于3个月，同时，详细清单内的地块，在公开的拟出让时间段内可以一次或多次发布出让公告，这意味着试点两年的双集中供地模式迎来转变。

　　业内分析指出，转变不代表要取消集中供地，更为灵活的供地方式和节奏，将更符合“销售市场活跃-投资拿地活跃”的逻辑。

　　根据形势“调整和优化”

　　《通知》的核心要点是“推进供应信息公开”。《通知》明确，建立拟出让地块清单公布制度，每次公开详细清单对应的拟出让时间段原则上不少于3个月，给市场主体充足的时间预期限制。同时，详细清单内的地块，在公开的拟出让时间段内可以一次或多次发布出让公告，这意味着试点两年的双集中供地模式迎来转变。

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进表示，建立拟出让地块清单公布制度实际上是对过去集中供地模式的修正。2022年集中供地工作推进中，过于密集的供地，导致房企拿地的准备工作遇到了很多困难，最终导致对于地块的情况掌握不到位，也影响了投资拿地的策略。政策明确了3个月的缓冲期，实际上是希望地块信息为房企和市场所消化，本质上也是希望土地供应工作和市场需求做紧密的对接。

　　在严跃进看来，政策内容不代表要取消集中供地，而是要对集中供地进一步优化，充分体现了供地思路兼顾短期矛盾和中长期制度安排需要。虽然今年1月份各地投资拿地依然比较疲软，但随着“销售市场活跃-投资拿地活跃”的逻辑线更加清晰，后续各类企业依然会有积极拿地的动作。

　　“并非‘取消’，而是根据形势‘调整和优化’。”广东省规划院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉分析称，集中供地是长效机制，不能因市场低迷就退出。集中供地的本源，一方面是疏通供需双方的信息，引导各方预期，避免抢地导致地价推动房价，导致资金大规模涌入楼市；另一方面是通过对土地合理定价，纠偏地方无序的土地财政行为，并通过强化信心披露和供地规则，倒逼熟地出让，降低开发商拿地无序的成本。

　　部分城市此前已放宽

　　2021年2月，自然资源部要求22个试点城市实施住宅用地“两集中”，即集中发布出让公告、集中组织出让活动，且2021年发布住宅用地公告不能超过3次。但事实上，此前已有部分城市打破了集中供地次数的限制，改为一年四次或多次的集中供地，更有城市暂停了集中供地模式。

　　据了解，北京、杭州、南京、苏州、无锡等城市于2022年纷纷推出五批次集中供地，武汉在2022年更是上架了六批次集中供地。

　　2022年10月，江西住建厅发文，将持续完善房地产政策，积极争取国家有关部委支持，力争将南昌从“集中供地”城市名单中调出。此外，22个试点城市中的长沙也于去年官宣土地推介方式将进行调整，今后不再按年度批次推介土地，更改为年度常态化持续更新推介。2023年开年，天津首次单独挂出1宗涉宅用地。

　　中指研究院土地市场研究负责人张凯在“中指市场形势及企业研究成果分享会”上介绍，回顾2022年22城集中供地来看，计划完成率不足六成。对于2023年土地市场走势，业内人士预计并不乐观。其中，市场热度仍将持续分化，安全应成为今年房企选择城市的重要标准。在土地规则上，各地采取多次分散供地，优化供地条件，降低参拍门槛。

　　李宇嘉指出，集中供地模式是在疫情后开始推的，主要是应对当时高地价及新一轮楼市上涨。同时，从那时开始，也开启了一揽子长效机制建设。当对房企定向去杠杆、要求自有资金拿地，全面打掉“前融”时，通过集中供地(一天内完成十几宗地块出让)控制源头上抢地、诞生高地价的必要性，已下降了很多。但后续商品房市场下行，回款走低，开发商资金链紧张，此时继续沿用集中供地，在很多城市甚至导致大面积流拍，恶化市场预期的同时，此前出让的高价地也无法开发了，甚至计提坏账准备。

　　此次《通知》也明确，各地要将住宅用地近三年平均完成交易量以及对应的住宅建筑面积，作为测算下一年度供地计划总量的参考。要“因城施策”安排计划总量，凡商品住房去化周期长、土地流拍率高、市场需求明显不足的城市，应当控制商品住房用地供应规模，其中已供应未竣工住宅用地面积超过近三年平均完成交易量5倍的城市，应当从严压缩计划规模直至暂停供地。

　　北京商报记者 王寅浩

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）