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“球星卡”升温，专业从业人员提醒：新手勿跟风******

　　“球星卡”升温，新手勿跟风

　　本报记者 孙奇茹

　　“一张纸片，上面画着人，最贵的那种签名卡竟然能卖好几百万美元！”一位国内著名脱口秀演员在舞台演讲时讲述了自己近期迷上NBA球星卡的故事。近两年来，继潮玩盲盒、球鞋之后，又一个“小众”收藏品开始走向台前——球星卡。

　　“小卡片”成另类投资新宠？

　　一张印有运动明星肖像的卡片，能值多少钱？今年8月，棒球名宿霍纳斯·瓦格纳的一张球星卡拍出了725万美元的惊人价格。

　　球星卡，是以篮球、棒球、足球、网球等多项运动为主的顶尖运动员形象为元素制作的卡片，是一种兼具收藏和投资价值的体育IP衍生品。在诞生之初，球星卡的意义与不少国内消费者儿时从零食包装袋里拆出来的小浣熊卡、水浒传英雄卡并无二致。1880年左右，美国烟草制造商将球员卡作为买香烟的赠品附在香烟盒中，后来球星卡逐渐成为球迷文化的一部分。

　　记者了解到，球星卡的购买、流通方式有两种：一是通过Topps、PANINI、Upper Deck等具有独家发行权的球星卡发行商购买未开箱的“盲盒”，抽中全球限量、概率低的卡则具备一定的收藏价值；二是购买已开盒、卡面内容已经明确的明卡。

　　球星卡的销售状况和价格与赛事进展、运动员的个人动态、球星卡发行的稀缺程度等密切相关。有些球星卡有球星签名，会更受欢迎。“球星卡价格还受球星比赛表现影响。如果球星因伤退出这一赛季，球星卡价格也会回落。”一位资深从业者说道。

　　业内人士透露，球星卡的成熟市场主要在北美，中国市场正处于高速发展中。

　　兴趣变现带热国内市场

　　一些较早开始玩卡的国内资深“卡友”，逐渐将兴趣变成了生意，也将这项略显小众的收藏品类逐渐在国内推广。据了解，北京目前是中国球星卡收藏与交易量最大的城市。

　　张邱昊是北京最大球星卡店的运营副总。从上世纪90年代末在小学门口围观玩具小摊上的球星卡，初中时每天放学逛卡店，到如今运营一家业内知名的球星卡店，他把对球星卡的喜爱玩成了专业。

　　资深球星卡玩家、T8收藏品廊主理人郑嘉琪从学生时代起就与球星卡结下了不解之缘，从2010年开始有规模、成体系地收藏球星卡，喜欢收藏顶级球星亲笔签名的球星卡。今年8月，郑嘉琪辞去工作开设店铺，专注于球星卡销售，开启了球星卡跨境电商之路。近期，他的店铺在eBay平台上线短短6周，累计销售额就突破20万美元。

　　“在我们平台上，每秒钟就有3张新的球星卡卡片上线。”跨境电商平台eBay相关负责人说，中国庞大的收藏爱好者和球迷基数，为市场的进一步发展奠定了坚实基础。

　　不少卡遭遇缩水三分之二

　　需要留意的是，球星卡价值波动剧烈，新手切忌盲目跟风。一位行业资深人士告诉记者，不少NBA明星球员的卡，都遭遇过从高点缩水三分之二的暴跌行情。

　　记者获悉，在“兴趣变现”案例的激发之下，部分新手抱着想“低进高出”赚一把的心态购买球星卡盲盒，希望自己能开出高价值的稀有球星卡。然而，一位北京球星卡店店主透露，整箱球星卡往往价格较高，动辄几万元到十几万元一箱，很少有人能直接买下，因此“众筹开卡”“组队开卡”成了卡友之间的常态。即便如此，卡友们也常常因为不断开盲盒的冲动而付出高昂代价。

　　从事球星卡行业多年的张邱昊提醒：“建议初入门者不要盲目拆盒，可以先从自己喜欢的球星开始买明卡，这才能真正体现体育收藏的价值，盲目追求稀有的球星卡，投入太大，风险也大。”

　　《北京日报》2022年10月14日第15版

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）