“第三支箭”落地月余涉房并购大单持续涌现 2023年将成房地产行业并购重组大年？******

　　记者 王丽新

　　见习记者 陈 潇

　　自2022年11月28日“第三支箭”落地以来，出险房企积极利用定增红利筹资自救，稳健型房企着力并购优质资产，重拾此前搁置的重组计划。

　　据《证券日报》记者不完全统计，去年11月28日以来，多家上市房企陆续抛出并购计划，总金额超过576亿元。以有可比数据的2022年12月份为例，据克而瑞监测，重点房企共涉及48笔并购交易，披露交易金额的有32笔，总交易对价约528亿元，环比大幅增长72.4%。

　　业内预计，2023年房地产行业并购重组将进一步加速。多位接受《证券日报》记者采访的专家表示，此前受制于资金、负债率等条件限制，行业收并购进程缓慢。自2022年11月份以来，支持房企融资的政策频繁出台且快速落地，部分稳健型房企不再持观望态度，加快启动并购重组方案。同时，部分出险房企抓住机会加快资产处置、提升资金回笼速度。预计2023年行业有望迎来并购重组大年。

　　行业融资环境得到改善

　　岁末年初，部分陷入困境的房企正积极出售旗下资产，力争改善流动性。与此同时，稳健型房企及部分外资企业正择机加码投资，行业内并购大单持续涌现。

　　例如，1月6日，据全国产权行业信息化综合服务平台披露，上海长鹂企业发展挂牌长际地产7.5%股权及相应债权，底价4.17亿元；1月5日，铁狮门宣布向凯德投资的人民币基金出售位于上海的尚浦中心项目，交易估值为76亿元；1月3日晚间，华发股份发布公告，公司全资子公司珠海华发拟收购深圳融创文旅持有的融华置地51%股权以及深圳融创文旅对融华置地的债权及利息，总金额约为35.8亿元。

　　除了陷入流动性困难的融创中国出售资产打开局面外，出险房企华夏幸福也有动作。2022年12月28日晚间，华夏幸福公告称，旗下全资子公司向华润置地出售4家公司全部或部分股权以及债权，对应价格为124亿元。

　　克而瑞方面分析称，从交易标的物业类型来看，2022年12月份住宅收并购提升明显，19笔涉及开发项目股权，披露转让的住宅项目的并购规模约275亿元，主要受华夏幸福124亿元处置南方总部资产、某房企59亿元剥离地产业务等重大交易影响。

　　“在此次并购潮中，对出险房企而言，收并购案大部分不是在母公司层面展开，而是在项目层面，资金状况良好的央企国企所收购的资产，大多涉及出险房企旗下有套现能力的资产，这是行业整合主流模式的一种。”汇生国际投资总裁黄立冲对《证券日报》记者表示，此外，在银行以及资本市场的支持下，地方国有企业在盘活资产方面发力，推动项目顺利开发。

　　“目前收并购资产类型主要包括开发项目、物管企业股权、商业地产等。投资方根据自身发展方向、资产价格、债权清晰程度等因素综合考虑相关资产，不同企业偏好不同。”中指研究院企业研究总监刘水对《证券日报》记者表示，总的来看，具有区位优势、债务结构清晰的资产更有利于交割。

　　“目前主要有两类资产比较受欢迎，一类是优质的开发项目资产，另一类是运营类资产。”同策研究院资深分析师肖云祥对《证券日报》记者表示，从过去一年的整体表现来看，运营类资产收并购案例更多一些，其多属于轻资产，并且能持续产生现金流收入，在现金为王的行业背景下颇受青睐。

　　在肖云祥看来，房企间收并购预案频出，甚至A股部分上市房企重启重组方案的背后，是房地产行业融资环境得到改善，增强了市场主体信心和动力。

　　行业集中度或进一步提升

　　自2022年11月份“金融十六条”推出后，相关部门多次提及满足房企合理融资需求，有效防范化解优质头部房企风险。

　　“当前的政策及市场环境对涉房企业开展收并购而言，是不错的时机。”肖云祥表示，上市房企股权融资开闸后，稳健型房企通过并购重组可获得优质、低成本的资产；对被收购方而言，也是重新盘活项目的机会。

　　“随着并购重组的推进，行业集中度会进一步提升。优质企业可借机补充符合自己战略规划的优质资产，加强深耕力度；出险企业可通过并购重组获得新发展机会，或者考虑轻资产转型。”刘水表示。

　　那么，2023年会成为房地产行业并购重组大年吗？

　　肖云祥对记者表示，预计2023年后期市场竞争或逐渐加剧，特别是一些实力雄厚的房企，在融资方面将体现出更大的优势，行业洗牌的几率将大大增加，这有助于加快行业风险出清的速度。

　　“在2022年末政策和资金加持下，2023年收并购必然会加速，通过收并购完成风险处置势在必行。”刘水表示，当前行业面临的风险资产类型多样，收并购只能从资产处置端进行化解，且需要收购方、出让方共同发力，但对于全行业来说，仍需从稳预期、稳信心做起，在市场平稳的基础上逐步化解行业风险。

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。