在一些学界同仁的称呼中,中国人民大学清史研究所教授杨念群有时会被唤作“杨公子”。
这一雅号源于其名望显赫的家世。他的父亲是石化领域的知名专家,母亲是北大地理学教授;祖父杨公庶是留德化学博士,曾跟随张治中参与过国共和谈,祖母乐曼雍是同仁堂乐氏家族的三小姐;外公吴鲁强是麻省理工的化学博士,外婆梁思庄是著名图书馆学家。倘若把家族的范围再扩大一点,钱锺书和杨绛的外甥女是他的大伯母,梁思成、林徽因是他的舅公舅婆……当然族谱中最闪耀的两个名字,无疑还是他的曾祖杨度和曾外祖梁启超。
杨念群有意与先人拉开距离,不过,家族基因有时还是会在他身上流露出些许痕迹。他自幼不缺书读,不仅祖父有藏书,周围的邻居都是大学者,每家的书房都是他的阅览室。在漫无边际的阅读中,他不知不觉地培养起了对文史的嗜好。而在治学路径的自我构建上,杨念群的“野心”更是颇有杨、梁的气魄。他想展现出一个全景式的中国历史,贯通性地理解这片土地和这个民族的前世今生、悲喜命运。
杨念群。受访者供图重建一种“眼光向上”的视角
中国新闻周刊:先请你介绍一下《“天命”如何转移:清朝“大一统”观的形成与实践》这部新作品的缘起。
杨念群:以往二十年,大家都在谈论西方社会科学方法对中国研究的支配性作用,以及社会科学如何本土化的问题。但我认为,社会科学方法既然来自西方,就很难在中国本土化。如果要摆脱学界“言必称希腊”的困境,只有一个办法,那就是在中国历史内部重新发现一些传统遗留下来的概念,加以重新解读,激活其中所隐藏的价值。
还有一个原因,就是需要反思近些年“概念史”兴起的意义。概念史方法给我的启发是,能不能在中国经典文本中发掘一些本来习以为常的概念,把它放在历史脉络里重新解释。比如“大一统”,一般人可能仅仅把它的内涵单纯理解为疆域广大、人口众多,但实际上这是传统政治表述体系中最关键的概念,与许多其他概念密切相关,不能割裂开来单独理解。
中国古代强调历史处于不断循环之中,受近代西方思想影响,我们总是批判这种循环论是一种保守落后的思维方式,却没有认真反思为什么中国人会这样思考问题。其实古人讲循环,不是简单地主张回到过去,而是希望以历史经验为根据,寻找突破现实困境的路径。
另外,这本书还出于对史学界研究现状的思考。20世纪90年代以来,史学界掀起了一股追求“眼光向下”的热潮,突出底层民众生活与价值观的重要性。社会史倡导下的乡村基层研究迅速成为主流,原本在历史研究版图中占优势地位的政治史反而被边缘化了。因此,我更关心上层政治思维的形成过程。我试图重建一种“眼光向上”的视角,回到上层制度和执行者的层面去理解中国政治的运作逻辑。
《“天命”如何转移:清朝“大一统”观的形成与实践》中国新闻周刊:近二十年左右,“何为中国”似乎成为中国史学界的一个重要话题。你的这本书算是这个大的潮流里的一个产物吗?或者说是对学界关于“何为中国”问题讨论的某种回应?
杨念群:当然可归于“何为中国”这个话题范围之内,但在具体内容上并不限于对“中国”问题的讨论,而是想尽量有所区别。
我一直认为,“中国”这个概念可以作为一个重要的问题出发点。但历史上“中国”内涵不断发生变动,不太容易清晰地加以界定。我们现在把它当作一个讨论对象,常常是建立在“中国”已经成为现代民族国家的基础之上的,然后再从此往前推导,好像古人也在热衷于频繁使用这个概念。其实对“中国”的使用,历朝历代均不相同。
比如宋明士人使用“中国”的频率相对高一些,因为有利于和辽金元这些非华夏族群做对比,彰显汉人文化的优势。但清朝相对就不太喜欢用。
近些年学界也兴起了“从周边看中国”的热潮,主张从邻近国家和东亚视角描述定位“中国”。这个角度确实有它的价值和贡献,但我感到困惑的是,只从外部看“中国”,并不意味着能取代对中国内部核心历史的认识。因此,我还是主张从内部视角去观察“中国”观念的演变,但不应局限于对“中国”本身的理解,而是应该把“中国”和其他概念关联起来进行考察。
2022年12月,黄河壶口瀑布。吕桂明摄中国新闻周刊:这本书的前言中你提出了一个问题,“清代‘大一统’观念不但营造出清朝上层政治秩序和地方治理模式,而且也形塑着中国人的日常心理状态。这种影响虽然经过晚清革命的强烈冲击,却至今犹存不灭。令人深思的是,为什么只有‘大一统’具有如此超强的制度、身体和心理规训能力?而其他的思想观念却没有或者只具备相对孱弱的规范力?”这个问题你有答案吗?
杨念群:第一,中国历史传统自古就特别强调礼仪秩序的核心规范作用,每个人都是这个完整秩序的组成部分,“个人”必须融入一个统一的组织框架里才能受到保护,获得某种安全感,“个人”价值只有源自集体行为的逻辑才能展现出价值,这就为“大一统”观念提供了一个基本制度前提。第二,中国古代王朝通过对疆域的扩张和维护,建立起了对世界的想象。“大一统”就是为这个想象如何落地为实践过程而设计的一套观念,包括理论与行动两个层次的表述和实实在在的操作程序。当然,除了“大一统”外,其他概念可能也在发挥着各自的作用。比如“天下”也是被频繁使用的一个概念,但它更像是一个理想设计方案,或者接近一个哲学理念,至于到底怎么落实,始终众说纷纭,语焉不详。第三,古代“大一统”观从形式上具有开疆拓土的征服气象,清朝的“大一统”观及其实践又创造出了“多民族共同体”的新面相,完全区别于以往王朝对民族关系的认识。当近代中国面临外来侵略时,“大一统”观很容易与现代民族主义结合在一起,成为抵御外侮的思想来源和动力。
游客在北京参观故宫博物院。杜建坡 摄更关注中国历史上政治运行的特征
中国新闻周刊:你所涉及的历史和主题、研究方法都是不一样的。这似乎是你的一个特点,你的学术轨迹和研究领域通常很难被归类。很多学者都会多向地延伸自己的研究触角,但总有一个贯穿的学术抱负或者所谓的“母题”。你的“母题”是什么?
杨念群:我理解你说的“母题”的意思是,当观察某个对象时始终会指向一个中心目标。如果说有什么“母题”的话,那就是我更关注中国历史上政治运行的特征,总是尝试把各种历史现象放到一个政治脉络里面去思考。说得更直接一点,我始终关心的是中国人是怎么成为“政治动物”的。
中国人自古就好讲政治,甚至史书都是为了表达某种政治意图而撰写,一切社会或文化现象也都围绕政治过程展开。即使我们做社会史文化史研究,也要考虑其背后的政治目的到底是什么,而不能把它们切割开来单独观察。目前的历史研究总是人为地划分出“政治史”“经济史”“社会史”“文化史”等类别,明显是受到社会科学专门化训练的影响,其实古人不是这么观察历史的,中国古人基本上把历史现象一律当作一种广义的“政治”行为。至少“政治”作为“母题”,具有聚拢其他“主题”的典范作用。表现方式也是有“实”有“虚”,“实”的方面指的是那些具体采取的行动,“虚”的方面是一些隐喻式的表达。
真正要了解中国历史的走势,不能把什么都看得太实,应该发挥想象力,更要重视那些看起来比较“虚”的部分。从某种角度说,历史是人的主观性表现,如果都做成考据那种太实的东西,也许只能揭示历史的表层现象,却展现不出深层结构。研究历史可以运用不同方法,从各个角度多向展开,但要想确定一个“母题”,就必须适当拉长时间,目光不能总是盯着一个点或一个时期,而是要寻找不同时段的历史如何连贯创造出的一个或数个主题,然后提供一个合理解释。对历史贯通性的理解是把握研究“母题”的一个基本要求。(完)
AI创新链产业链融合发展 赋能数字经济新时代《中国人工智能专利技术分析报告(2022)》发布****** 2022年12月,国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告(2022)》,这是中心连续第5年就中国人工智能专利技术发展情况发布报告。 在新一轮科技革命和产业变革的大背景下,人工智能创新链产业链“双链”融合是释放数字化叠加倍增效应、驱动数字经济智能化跃升、打造产业综合竞争优势的必然路径。《报告》基于人工智能高价值专利增强创新链活力和助力产业链升级的角度,对深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理等十大技术领域进行专利申请趋势和分布构成分析,从“创造力”“保护力”“运用力”“竞争力”“影响力”五大方面对人工智能创新主体进行专利创新评价,研究人工智能专利如何高效助力各类“智慧+”应用场景落地,并对未来新兴人工智能技术应用和专利布局趋势作出研判。 图1 人工智能创新链产业链融合发展图谱 《报告》对人工智能高价值专利如何为创新链产业链融合发展保障护航进行了定量和定性分析。从行业公认的能够直观体现高价值专利的几个因素来看,自2011年、2012年开始,人工智能领域的中国专利奖占比逐年提高、专利许可转让数量呈上升趋势、专利诉讼遍及多个应用场景,展现了高价值专利对技术产业应用相辅相成的走势。 十大基础技术领域的专利数量稳步增长,极大激发AI创新链活力。深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱、智能推荐、智能芯片、量子计算等智能技术构成了人工智能创新链技术底座,也是产业链应用的基础技术。在技术与政策双红利的推动下,2016-2021年深度学习专利申请年均复合增长率达到53%,对人工智能的引领作用开始逐步凸显;相比之下,智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱和智能推荐领域的专利申请呈现稳步增长的态势,其中2021年自然语言处理的专利申请量仅次于深度学习、智能云和计算机视觉,发展势头强劲;智能芯片和量子计算由于起步相对较晚,相关专利储备较少,仍处于技术加速积累的阶段。国内创新主体也纷纷展开专利布局,不断增强市场竞争实力。例如百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势,寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力,清华大学、浙江大学等高校也在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源,成为基础攻关的重要力量。 图2 AI创新链十大基础技术专利申请趋势和分布构成 AI创新主体展现积极创新面貌,中小企业为产业发展增添新力量。从创新主体的申请量排名上看,百度、腾讯、国家电网、华为位列前四,专利申请数量均突破10000件,是我国AI领域技术创新的主力军。从专利授权量上看,仍然是上述四家企业位居前列,且百度公司专利申请量和授权专利持有量均排名第一。此外,腾讯专利2017-2020年腾讯专利申请年均复合增长率高达70%,在AI领域前四创新主体中申请量增速排名第一。从授权专利占比上看,申请量排名第七的清华大学和第九的浙江大学,均以45%的授权专利占比排名前两位。作为技术创新的重要源泉和吸纳劳动力就业的重要载体,大量中小企业也积极涌入人工智能赛道,在创新链一侧,我国人工智能领域企业主体共申请专利超过110万件,中小企业专利贡献超过90%。从产业链看,AI技术在中小企业中的普及率超过40%,语音识别、智能制造等技术在中小企业应用广泛,助力中小企业升级改造和智能化应用。 图3 创新链前十创新主体专利申请量和授权量 AI核心技术领域高价值专利集聚明显,产学研合作稳步推进。当前,智能云和深度学习是高价值专利数量最多的两个领域,百度得益于更早地投入与布局,展现专利申请数量与质量同步提升的发展态势。其他创新主体也结合自身业务发展方向,在不同的基础技术领域进行了有针对性的布局,如国家电网在深度学习和大数据领域,浪潮集团在智能云,阿里巴巴在智能推荐,平安科技在自然语言处理和计算机视觉都保持着创新优势。高等院校在人工智能领域技术创新活跃,涌现了大量专利成果,并通过与企业成立联合实验室和技术研发中心等方式,加快产学研用协同创新进程。截至2022年9月,我国人工智能领域产学研联合申请专利数量超2万余件,其中发明专利占比约90%,整体呈上升趋势增长,产业应用较为广泛。 图4 中国AI创新主体高价值专利技术布局 图5 AI领域产学研联合申请专利发展趋势图 AI专利助力新兴应用场景落地,推动产业链转型升级。目前,人工智能创新链的产业化应用主要集中在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业和智慧教育等领域。从技术应用的成熟度来看,不同AI技术在不同场景的应用呈现出阶梯式发展的态势。智慧工业是当前各创新主体主要布局的技术应用场景,AI专利申请量达到65万余件,其次就是智慧金融,专利申请量为30万余件。其中也涌现出“海淀城市大脑”“灵医智惠AI医疗品牌”“智慧交通解决方案TrafficGo2.0”“普惠金融人工智能开放平台”等众多优秀实践案例,推动高端智能技术与行业的融合发展。 “智慧+”场景应用创造出更多产业增长点,新兴人工智能技术生成数字经济发展新动能。AI在城市、交通、医疗、教育及工业等场景的融合应用加速,不断催生新业态新模式新产业。以智慧工业为例,将工业互联网、人工智能等在内的智能制造新技术与工具,集成到工业生产流程中,正在引领我国工业数字化新生态。报告显示,截至2022年9月,我国智慧工业领域申请专利共计65万余件。百度公司以近9000件专利总数位居第一,国家电网位居第二,其余创新主体专利申请量差距不大,发展潜力较强,各创新主体在智慧工业领域的专利布局积极竞争,难以拉开较大差距。与此同时,基于人工智能的深度学习、内容生成,语音、视觉识别技术越来越成熟,以元宇宙和数字人技术为代表的新兴技术,也迎来了专利的快速积累阶段,百度、腾讯、华为等企业积极开展前沿专利布局,探索人机交互发展和应用,助力数字经济高质量发展。 图6 中国元宇宙专利主要申请人排名 图7 中国数字人专利技术申请-公开趋势 《报告》结合当前人工智能知识产权生态建设和全产业链专利布局情况,对产业高质量可持续发展提出总结与展望。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,发展人工智能是支撑科技自立自强、实现高质量发展的重要战略。党的二十大报告提出,推动战略性新兴产业融合集群发展,构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。当前,人工智能技术与5G、云计算、大数据的融合发展已将成为推动数字经济发展的动能源泉,今后将进一步与其他数字技术相互碰撞出全新的科技驱动力。随着人工智能创新发展跨入新的历史阶段,专利申请总量突破百万件,专利申请趋势仍在快速增长,技术人才规模不断扩大,产业融合广泛深入,应当在底层关键技术突破、建设知识产权生态、大中小企业共同完善专利布局、开辟更广泛应用场景等方面发力,实现创新链与产业链的协同发展。 (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |