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中国楼市拥抱新周期 或以现房销售推动行业转型******

　　(经济观察)中国楼市拥抱新周期 或以现房销售推动行业转型

　　中新社北京1月19日电 题：中国楼市拥抱新周期 或以现房销售推动行业转型

　　中新社记者 庞无忌

　　2022年中国房地产业出现罕见的深度调整，全行业经历了一次出清周期。不过，从另一个角度来看，“去腐生肌”之后，随着供求重新平衡，房地产业也有望走向真正的良性循环。

　　楼市拥抱新周期

　　国家统计局近日发布的数据显示，2022年，中国商品房销售规模从2021年的近18亿平方米降至13.6亿平方米；商品房销售额从2021年的约18.2万亿元(人民币，下同)降至约13.3万亿元。商品房销售规模创下多年新低。同时，去年，房地产开发投资增速首次出现同比负增长。房屋新开工面积、土地购置面积、房企到位资金等指标均大幅下滑。

　　58安居客研究院院长张波指出，尽管支持房地产发展的几项重要维度(人口、城镇化速度等)在过去几年已经发生了一些变化，但市场面在2022年才真正显示楼市开始进入新周期。

　　中国社科院城市与竞争力研究中心主任倪鹏飞也认为，近年来，房地产高位运行是不合理、不可持续的。由于一些长期变量发生改变，如人均住房面积、人口老龄化等，房地产不可能像过去一样高位增长了，“我们预判未来十年房地产以及住房新增部分规模在10亿平方米至12亿平方米左右，匹配相应房地产投资规模”。

　　经过去年的深度调整，他指出，从总量上看，目前房地产市场正在接近合理区间。

　　经济学家任泽平也认为，房地产大开发时代落幕，进入存量时代。他指出，目前城镇住房套户比(住宅套数和家庭户数的比例)已达1.09，供求基本平衡，未来多数城市将面临住房过剩，再加上人口老龄化加速到来，未来住房需求将有所收缩。

　　现房销售推动转型

　　在供给与需求重新平衡的过程中，新周期或将拉开序幕。近期官方所提及的一项关键变化值得注意。

　　近日召开的全国住房和城乡建设工作会议，将当前和今后一段时期的房地产工作重点总结为“稳预期、防风险和促转型”。在促转型方面，会议明确指出，有条件的可以进行现房销售，继续实行预售的，必须把资金监管责任落到位，防止资金抽逃，不能出现新的交楼风险。

　　从“卖楼花”的预售制到现房销售，这一变化意味着什么？

　　中指研究院企业研究总监刘水在接受中新社记者采访时表示，现房销售有助于减少楼房烂尾及质量问题，对房企来说，也能引导其注重产品质量和高品质服务，引导房企稳健经营，降低杠杆和负债水平。他认为，未来现房销售可能在重点城市的部分地块进行试点，或明确为土地出让的条件。

　　不过，刘水提醒，从预售到现房销售，应该是缓慢的转换过程，不能“急转弯”或一蹴而就。预售制在国内已有近20年历史，如果骤然切换至现房销售，可能会加重房企资金困难。

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉也对中新社记者表示，现房销售就不再有保交楼问题，这意味着未来的住房供应会更多强调民生保障。李宇嘉也提醒，现房销售应该因区施策，因时施策，匹配各城市的在售库存及未来几年的土地供应计划，不宜一步到位。

　　对于短期库存较少的区域，李宇嘉认为，更适宜提前加大供地，再采取“新老划断”的模式。对于短期库存较多的区域来说，逐步在土地出让条件中明确规定现房销售试点，或是可选择的过渡方案。

　　波动性弱复苏

　　近日，国务院副总理刘鹤在世界经济论坛2023年年会上发表致辞时表示，中国针对房地产领域风险，着力稳定预期，提供合理流动性，放松过热时期的调控措施，积极扩大有效需求。未来中国房地产业稳定发展仍有足够的需求支撑。

　　全国住房和城乡建设工作会议也提出，2023年将以更大力度精准支持刚性和改善性住房需求，提升市场信心，同时也明确将严控投机炒房。

　　倪鹏飞指出，2023年及未来一段时间，如果没有意外事件冲击，房地产总体走势将是波动性弱恢复。

　　张波则认为，房地产市场底部已逐步清晰，房价或在今年二季度企稳。(完)

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）