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2022年多项指标下滑 房地产市场短期复苏承压******

　　1月17日，国家统计局发布2022年全年房地产开发投资与销售数据。尽管行业政策面释放宽松信号，但2022年多项房地产数据指标仍保持下探，其中全国房地产开发投资额同比降幅为10%，罕见进入到两位数行列。在业内人士看来，2022年房地产市场供需两端面临冲击和压力，数据指标持续恶化，市场短期复苏承压。2023年供应端修复将晚于销售端，乐观情形下，2023年全年商品房销售面积同比或小幅增长，价格逐渐趋稳。

　　开发投资增速“跌”入两位数

　　2022年，全国房地产开发投资132895亿元，比上年下降10%；其中，住宅投资100646亿元，下降9.5%。

　　2022年，房地产开发企业房屋施工面积904999万平方米，比上年下降7.2%。其中，住宅施工面积639696万平方米，下降7.3%。房屋新开工面积120587万平方米，下降39.4%。其中，住宅新开工面积88135万平方米，下降39.8%。房屋竣工面积86222万平方米，下降15%。其中，住宅竣工面积62539万平方米，下降14.3%。

　　从数据表现上来看，全国房地产开发投资增速2021年为4.4%，此后一路保持下探，2022年4月，该项指标进入负增长区间。但也可以看到，12月单月投资、开工面积降幅略有收窄。

　　“2022年，全国房地产开发投资增速仍处于恶化状态，说明开发投资的压力比较大。”上海易居房地产研究院研究总监严跃进表示，目前改善开发投资指标的总体思路是清晰的，尤其是近期或发布资产负债表优化的21条方案，其将显著改善房企的资金状况和开发投资预期。

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉表示，2022年开发投资下跌10%，为年度最大跌幅。上一次楼市开发投资承压还是2015年去库存时期，彼时开发投资仍旧增长1%。可见，2022年楼市的压力是史无前例的。拖累开发投资的直接原因，就是前端的土地出让和新开工，土地购置费和建筑工程，合计占据开发投资70%左右的份额。2022年，土地出让下滑53.4%、新开工下滑39.4%，都是年度最大的跌幅。

　　房地产市场“萎缩”成为常态，房企拿地的积极性也受到抑制。2022年，全国房企土地购置面积同比增速为-53.4%。土地市场大体上下跌或萎缩了50%，若剔除城投等企业托底现象，相关数据表现会更糟。

　　中指研究院数据显示，2022年，TOP100企业拿地总额12975亿元，同比下降48.9%，全年整体拿地低迷。TOP100门槛值为48亿元，较上年同期下降24亿元，TOP100企业招拍挂权益拿地总额占全国300城土地出让金的比例为35.3%。

　　商品房销售延续跌势

　　寒冬模式的开启，供需两端皆保持“观望”。

　　在商品房销售和待售方面，2022年商品房销售面积135837万平方米，比上年下降24.3%，其中住宅销售面积下降26.8%。商品房销售额133308亿元，下降26.7%，其中住宅销售额下降28.3%。

　　2022年末，商品房待售面积56366万平方米，比上年增长10.5%。其中，住宅待售面积增长18.4%。

　　“在多地疫情形势严峻、居民置业意愿较低、居民收入预期未明显转好下，楼市活跃度恢复不明显。”中指研究院指数事业部市场研究总监陈文静分析称，12月单月全国商品房销售面积和金额同比降幅较上月分别收窄1.7个和4.6个百分点，但累计情况来看，2022年全年累计同比降幅仍超两成，且降幅延续扩大态势。各区域销售面积累计同比降幅均扩大，其中西部、东北地区降幅较明显；销售金额方面，东部地区累计同比降幅较1-11月略有收窄，其余地区降幅扩大趋势未改。

　　严跃进则表示，当前房屋销售数据总体弱于预期，全年下跌近25%的水平，说明购房需求刺激面临阻力。不过2023年要乐观看待此类数据，随着疫情过了高峰期，新一轮社会经济刺激工作会加速，购房市场势必有较好的表现和转机。

　　供应端修复晚于销售端

　　对于未来市场走势，陈文静直言，2023年供应端修复将晚于销售端，新开工面积和房地产开发投资仍面临一定下行压力，新开工面积在销售恢复节奏较慢、土地成交缩量、企业资金压力仍较大等因素影响下，预计难有明显改善；在“保交楼”资金推动下，房屋竣工或将得到改善，从而对房地产开发投资形成一定支撑，但企业拿地谨慎、新开工继续缩量等导致开发投资下行态势难改。

　　短期来看，需求端政策将进一步加快落实，符合条件的城市首套房贷利率有望下调，核心一二线城市政策空间不断释放，降低首付比例、降低房贷利率、优化区域限购等政策或继续跟进。据中指监测，近期北京、上海、杭州等核心城市购房情绪有所修复，预计未来随着政策进一步优化及显效，更多核心城市市场信心有望回升。若各地政策执行到位，全国房地产市场最早或在二季度企稳，乐观情形下，2023年全年商品房销售面积同比或小幅增长，价格逐渐趋稳。

　　在李宇嘉看来，当前的关键是稳定房价，房价不稳，不仅居民不愿意买房，金融机构也不愿意介入，不愿意参与收并购、纾困。进一步讲，房企资金链也难以好转。近期政策加力很明显，包括利率不设下限对冲房价下跌预期，鼓励需求入市。2023年上半年，处于疫后休养生息、修复预期、稳定基本面的时期，预计量价还将继续下跌，但在2022年低基数的基础上，跌幅或许收窄。下半年，量价和预期将逐步企稳。

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）