日報記者 王美瑩

　　2023年，人工智能生成式人工智能在全球范圍爆火，何走好下引發了人工智能領域新一輪的人工智能科技競賽。眼下，何走好下人工智能不僅能輔助科學研究與藝術創作，人工智能還能實現自動駕駛、何走好下百姓彩票網打造(zao)“無人農場”和“黑燈工廠(chang)”，人工智能成為解鎖新質(zhi)生產力的何(he)走好下關(guan)鍵鑰匙。

　　我國(guo)人工(gong)智(zhi)能產(chan)業(ye)發(fa)展(zhan)現狀如何(he)？未來趨勢怎樣？在日(ri)前(qian)舉行的人工(gong)智(zhi)能第十三(san)屆吳文俊人工(gong)智(zhi)能科學技術獎頒獎典(dian)禮暨2023中(zhong)國(guo)人工(gong)智(zhi)能產(chan)業(ye)年會上，多(duo)位專家就(jiu)此話題(ti)展(zhan)開探討。何(he)走好下

　　大模型、人工智能具身智能引領新浪潮

　　人工智(zhi)能(neng)有著(zhu)廣泛的何(he)走(zou)好下應用(yong)前景(jing)，讓(rang)生(sheng)產生(sheng)活(huo)提質(zhi)增效，人工智(zhi)能(neng)為千(qian)行百業(ye)插上(shang)智(zhi)慧“翅膀”。何(he)走(zou)好下

　　在工業領域，人工智能“AI+工業互聯網”幫助企業開展智能制造、數字采購、百姓彩票怎么買數字營(ying)銷、智能運維(wei)；在(zai)農(nong)(nong)業領(ling)域(yu)(yu)，“無人農(nong)(nong)場”讓農(nong)(nong)業生產(chan)實現播種(zhong)、除(chu)草、噴淋、收(shou)割的全過程自動化；在(zai)醫療領(ling)域(yu)(yu)，“下肢外骨骼機器人”輔助癱瘓人士(shi)進行康復治療……

　　國(guo)產(chan)大模型(xing)(xing)發展(zhan)迅速(su)，鵬(peng)城實驗室開辟了分(fen)布式協同計算(suan)(suan)“藍海”，研制并訓(xun)練(lian)完(wan)成(cheng)“鵬(peng)城·腦海”系(xi)列通用AI大模型(xing)(xing)底座(zuo)。獲(huo)得本次(ci)“吳(wu)文俊人(ren)工智能最(zui)高成(cheng)就獎”的(de)中國(guo)工程院院士、鵬(peng)城實驗室主任(ren)高文近些年帶(dai)領(ling)團隊(dui)致力于“中國(guo)算(suan)(suan)力網”的(de)研發和建設，為我國(guo)新(xin)一代人(ren)工智能和國(guo)產(chan)大模型(xing)(xing)的(de)發展(zhan)提供強有力的(de)底座(zuo)支撐(cheng)。

　　“我國單個芯片方面的能力跟國外相比仍有差距。但我們通過芯片、通信、組網技術三個方面的百姓彩票最新網址突破，也可以實現萬(wan)億級的(de)算(suan)力，共(gong)同推動我國大模型集群的(de)發展。”清華大學教授孫(sun)富春說(shuo)。

　　不少與會專家認為(wei)，具(ju)身(shen)智能(neng)(neng)將成為(wei)人(ren)工智能(neng)(neng)的下一個浪潮(chao)。具(ju)身(shen)智能(neng)(neng)是人(ren)工智能(neng)(neng)與現實環(huan)境交(jiao)互的形(xing)態。哈爾濱工業(ye)大學副校長劉挺認為(wei)，具(ju)身(shen)智能(neng)(neng)的獨特意(yi)義在于為(wei)實體(ti)機器(qi)人(ren)安上“大腦”，讓“機器(qi)”真正變成“機器(qi)人(ren)”。

　　2035年，世界人(ren)(ren)形機器(qi)人(ren)(ren)市場(chang)(chang)規模預計(ji)達到1540億美元。劉挺(ting)介紹，人(ren)(ren)形機器(qi)人(ren)(ren)很有(you)發展潛力(li)，可以在服(fu)務場(chang)(chang)景、工(gong)業與物流場(chang)(chang)景以及(ji)軍事特(te)種工(gong)作等(deng)領域代(dai)替人(ren)(ren)工(gong)。此外，通用機器(qi)人(ren)(ren)將是(shi)大(da)(da)模型落地應用的(de)重要載體(ti)。“大(da)(da)模型為通用機器(qi)人(ren)(ren)提供強(qiang)大(da)(da)的(de)能(neng)力(li)，人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)可以將運(yun)算、感知、認知、決策、創造(zao)等(deng)各(ge)類智能(neng)集成應用在機器(qi)人(ren)(ren)平(ping)臺上。”

　　警惕數據瓶頸與算力浪費

　　數據、算(suan)力(li)與算(suan)法是人工智能快(kuai)速發展(zhan)依賴的(de)(de)三個(ge)核心要素。大模型的(de)(de)發展(zhan)則(ze)建(jian)立在龐大數據和超(chao)高算(suan)力(li)的(de)(de)基礎(chu)之上。數據瓶頸(jing)與算(suan)力(li)浪費(fei)是人工智能產(chan)業發展(zhan)過程中不容忽視的(de)(de)問題。

　　“如果把(ba)大數據比(bi)喻為礦產資源，那么其還有(you)多少可以‘挖掘(jue)’的(de)新知識有(you)待分(fen)析(xi)考量。”中國工程院(yuan)院(yuan)士、同(tong)濟大學(xue)校長鄭慶華分(fen)析(xi)。

　　在(zai)(zai)(zai)高文看來，我國(guo)(guo)人工智能發(fa)展過程中(zhong)還存(cun)在(zai)(zai)(zai)一個問題(ti)——高質量中(zhong)文語(yu)料不足。“數(shu)(shu)(shu)據(ju)和(he)算力是(shi)人工智能快(kuai)速發(fa)展的(de)兩條腿，二者缺一不可(ke)。我國(guo)(guo)人工智能在(zai)(zai)(zai)高質量數(shu)(shu)(shu)據(ju)方面(mian)相對薄弱。放眼世界，中(zhong)文語(yu)料在(zai)(zai)(zai)所有(you)數(shu)(shu)(shu)據(ju)中(zhong)占比較小。雖然中(zhong)國(guo)(guo)的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)總量很大，數(shu)(shu)(shu)據(ju)資源也豐(feng)富，但(dan)數(shu)(shu)(shu)據(ju)市場的(de)規模化產業化尚待培(pei)育(yu)。”要想打通(tong)目前存(cun)在(zai)(zai)(zai)的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)壁(bi)壘，政府(fu)要發(fa)揮(hui)好指引作用，為數(shu)(shu)(shu)據(ju)的(de)安全(quan)性(xing)、可(ke)用性(xing)提供制度保(bao)障(zhang)。

　　目前，大模(mo)型(xing)的參數已(yi)經達到萬億級(ji)別。鄭慶華指(zhi)出，這類大模(mo)型(xing)存在過度(du)消耗數據和算力的問題。“沒(mei)有深度(du)學習時，算力對(dui)電力的依賴每20個月翻(fan)一番；大模(mo)型(xing)時代，算力對(dui)電力的依賴，每年都要(yao)翻(fan)10到100倍。可(ke)見，算力對(dui)電力的消耗呈幾何指(zhi)數增長。”

　　由此可(ke)見，大(da)模型不(bu)僅(jin)要(yao)消耗大(da)量算力、依賴大(da)量數據，還(huan)要(yao)投入大(da)量資(zi)本(ben)。目前(qian)來看，這個領(ling)域還(huan)沒(mei)有(you)(you)明確的營(ying)利模式(shi)，如何(he)實現可(ke)持續(xu)發展，有(you)(you)待進(jin)一步分析和考量。鄭慶華說：“我們不(bu)僅(jin)需(xu)要(yao)在(zai)人工(gong)智(zhi)能領(ling)域實現高水(shui)平科技自(zi)立(li)自(zi)強，還(huan)需(xu)要(yao)建立(li)起一套具有(you)(you)自(zi)主知(zhi)識產權的人工(gong)智(zhi)能發展生態。”

　　讓人工智能賦能新質生產力

　　大模(mo)型和具身智能(neng)引(yin)領下的新一代(dai)人工(gong)智能(neng)，在發展進程中如(ru)何應對機遇與挑(tiao)戰？

　　專家們認(ren)為，當前，正處(chu)于第二代(dai)人工(gong)(gong)(gong)智能(neng)(neng)向第三(san)代(dai)人工(gong)(gong)(gong)智能(neng)(neng)過渡的階段。人工(gong)(gong)(gong)智能(neng)(neng)首先解決計算智能(neng)(neng)，再發展感(gan)知(zhi)智能(neng)(neng)，進(jin)而(er)實現認(ren)知(zhi)智能(neng)(neng)，這三(san)者并不是階段性的，而(er)是一種螺旋式上升。

　　時下熱門(men)的大(da)模(mo)型(xing)(xing)并(bing)不是人(ren)工(gong)智(zhi)能未來(lai)發展的唯一路(lu)徑。鄭慶華指出，借(jie)鑒(jian)(jian)人(ren)腦記憶(yi)(yi)模(mo)型(xing)(xing)、創建機器記憶(yi)(yi)模(mo)型(xing)(xing)就(jiu)是其中(zhong)(zhong)一種新途(tu)徑、新思(si)路(lu)。大(da)模(mo)型(xing)(xing)依托大(da)數據、大(da)算(suan)力和強算(suan)法，存在過(guo)度消耗數據和算(suan)力、災難性遺忘等固(gu)有缺陷(xian)。“如果我們能夠(gou)深度借(jie)鑒(jian)(jian)腦科學中(zhong)(zhong)記憶(yi)(yi)的表征、激活(huo)、檢索、編碼(ma)、回放等機制，有望破解(jie)當前深度學習(xi)與(yu)大(da)模(mo)型(xing)(xing)的固(gu)有缺陷(xian)。”

　　如(ru)何讓人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)賦能(neng)(neng)(neng)我國(guo)新(xin)質生產(chan)力加快發展？相比“互(hu)聯網+”，“人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)+”所涵蓋(gai)的面更(geng)寬，展現(xian)出更(geng)強的賦能(neng)(neng)(neng)效果。北(bei)京工(gong)業大學(xue)副(fu)校(xiao)長(chang)喬(qiao)俊飛認為，在傳統產(chan)業數字(zi)化轉(zhuan)型、智(zhi)能(neng)(neng)(neng)化改(gai)造的過程(cheng)中，人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)有(you)非常重要(yao)的地(di)位。“要(yao)想實現(xian)高端化、綠色(se)化、智(zhi)能(neng)(neng)(neng)化的新(xin)型工(gong)業化，讓新(xin)質生產(chan)力發揮更(geng)大作用，繞(rao)不開人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)技術。”

　　“下一步(bu)人工智能(neng)的(de)發展(zhan)不僅要(yao)講(jiang)理念、講(jiang)方式、講(jiang)途徑，更要(yao)付(fu)諸實(shi)(shi)實(shi)(shi)在在的(de)行動(dong)。從企業到(dao)高(gao)校、從人才培(pei)養(yang)(yang)到(dao)科學研究，方方面面都要(yao)有人工智能(neng)意識、提出明確的(de)舉措。”鄭慶華說，要(yao)把(ba)人工智能(neng)賦能(neng)作為(wei)推動(dong)創新發展(zhan)、開辟新域新制的(de)一種(zhong)重(zhong)要(yao)手段。例如，教育(yu)領域可(ke)以用人工智能(neng)賦能(neng)傳統(tong)學科，改進培(pei)養(yang)(yang)方案、課程體系(xi)和實(shi)(shi)踐(jian)平臺，讓(rang)傳統(tong)學科“老樹(shu)吐新芽”。

　　《日(ri)報》（2024年04月18日(ri) 08版）