數智時代，創新何以驅動

從萬億級參數的算法模型，到毫秒級時延的智能交通；從跨越數千公里的算力網建構，到精細納米級的智能芯片研發……致廣大，盡精微，這是人工智能在海量應用場景中加速催生的一批新技術、新產業和新應用。日前，第十三屆“吳文俊人工智能科學技術獎”頒獎典禮暨2023中國人工智能產業年會在蘇州工業園區舉行，與會專家集中探討了人工智能技術的最新進展、挑戰與未來發展趨勢。

“吳文俊人工智能科學技術獎”一年一評，2023年度共評選出70項成果。高校是人工智能技術研發的重要陣地，共有來自北京大學等40所高校的相關學者獲獎，接近2/3的獲獎成果由高校和企業聯合攻關完成，彰顯了人工智能熱潮中的教育智慧與高校擔當。

人工智能將打開一幅怎樣的未來圖景？大模型熱預示著人工智能將走向何處？高等教育、科研、產業如何適應“人工智能+”掀起的劇烈變革？……帶著這些疑問，記者走進大會現場，看數智時代何以驅動創新。

未來已來：為發展新質生產力提供澎湃動能

自1956年首次提出“人工智能”概念以來，人工智能已經歷了邏輯主義、符號主義和行為主義三次變革。

“算力+數據+模型賦能下的第三次人工智能浪潮已經到來。”本屆獎項中的最高成就獎獲得者，鵬城實驗室主任、中國工程院院士、北京大學講席教授高文表示，在新一輪人工智能浪潮中，中國已經具備了與世界同步發展的實力。“我們要和全世界人工智能同步推進，迎接通用人工智能‘奇點’的到來。”

2023年以來，以ChatGPT為代表的通用人工智能大模型，在全球掀起了產業發展熱潮。而大模型以大數據和強算力為基礎，沒有強大的算力支持，大模型等人工智能的發展將失去持續的動力。解決算力焦慮，正是大會研討的熱點之一。

高文表示，目前自己正率領團隊牽頭推進“中國算力網”建設，擬建成全國性智能算力互聯體系，打造全國性數字經濟算力底座，讓用戶像用電一樣共享算力。他和團隊研制了全球領先的智能算力大科學裝置“鵬城云腦”，將對推動“中國算力網”建設起到開創性作用，進一步加快引領我國人工智能領域的創新發展。

當前，以大模型等為代表的新一代人工智能正加速拓展其應用場景。這種趨勢在本次中國人工智能產業年會也有所體現。圍繞“人工智能+”，年會設置了大模型與通用人工智能、智慧醫療、智慧交通、智能芯片等“1+10”個專題論壇，激蕩著人工智能技術最前沿的創新碰撞。

人形機器人作為人工智能原生應用的最佳載體之一，近年來已成為各國布局的前瞻領域。大會現場，深圳市優必選科技股份有限公司展示了國產人形機器人Walker在蔚來汽車生產線上的“實訓”場景：它靈巧地運用柔性雙手精準貼上車標，憑借雙目視覺對車身等進行缺陷檢測……

“大模型為人形機器人注入了靈魂。”該公司副總裁焦繼超介紹，與以往編程型的機器人相比，接入大模型的機器人能夠自主進行規劃、決策和控制。

從智能芯片到人形機器人，從大模型到算力網……第三次人工智能浪潮澎湃，席卷現代產業體系滾滾向前。工信部數據顯示，截至2023年年底，我國人工智能核心產業規模已達5000億元，企業數量超4400家。人工智能正成為驅動新一輪科技革命和產業變革的關鍵力量。

“今年的政府工作報告首次明確提出了開展‘人工智能+’行動。人工智能已成為我國加快發展新質生產力的核心驅動力。”中國工程院院士、中國人工智能學會黨委書記趙春江介紹，新一輪人工智能新技術浪潮已至，數字技術和實體經濟深度融合加速，為新質生產力發展提供了新的澎湃動能。

日新月新：發揮新型舉國體制優勢持續攻堅

在眾多人工智能技術中，大模型無疑是最受矚目的領域之一。突如其來的大模型技術熱潮，掀起了整個行業對于大模型的投資和研發熱潮。國家數據局最新數據顯示，我國10億參數規模以上的大模型數量已超100個，行業大模型正在深度賦能電子信息、醫療、交通等領域，已形成上百種應用模式，賦能千行百業。

“隨著人工智能技術的飛速發展，大模型已成為推動社會進步、產業升級的重要力量，它以強大的數字處理和深度學習能力，改變著我們的生活方式、工作模式乃至思想習慣……”在“大模型與通用人工智能”專題論壇上，北京航空航天大學教授徐邁應邀發表致辭。直到演講完畢，他揭開謎底——這份致辭是由國產大模型Kimi自主生成的，與會者才恍然大悟。

日新月新的大模型，看似無所不能，是否代表了人工智能的未來？大會現場，有記者提出了這樣的疑惑。

“大模型是當下人工智能從弱到強的重要技術路線之一，特別是在自然語言處理等領域。但我們也要客觀分析大模型存在的固有缺陷。”中國工程院院士、同濟大學校長鄭慶華表示，大模型存在過度依賴訓練數據中的一些模式從而導致“幻覺”、過度消耗數據和算力、新任務訓練中存在災難性遺忘、黑盒模型邏輯推理能力弱等固有缺陷。例如，在推理問題求解環節，駕駛一輛汽車走過一段路，人腦是有記憶的，但是自動駕駛每次都要重新計算，并不能把路線場景記錄下來。

“大模型的本質是運用強大的算法，并消耗大量的算力，從海量數據中訓練出復雜的概率分布函數。”鄭慶華介紹，這一本質屬性決定了大模型的能力上限。為此，他建議探索建立我國自主可控的機器智能模型，并提出“神經+符號”協同方式、打造人腦記憶啟發的機器記憶智能模型等技術路線。

隨著社會和產業對大模型的認知越發理性，學界對人工智能的研究逐漸轉向“降耗增效”方向。通過大模型與小模型協同，實現更高效的計算和內存利用是研究的重點領域之一。焦繼超表示，“優必選”在開發人形機器人的過程中，通過大模型溝通連接真實世界，并拆解每一項子任務，再通過小模型實現具體執行控制。

我國人工智能技術和產業取得了顯著進步，但與世界頂尖水平相比，還有哪些差距？

與會專家指出，海量的應用場景、超大的市場規模、龐大的人才隊伍，是我國發展人工智能的先天優勢。但與世界頂尖水平相比，我國人工智能技術還存在應用場景系統設計不足、重大場景開放程度不高等問題，尤其是人才培養與產業需求之間仍存在差距。

“我國人工智能發展應強化整體設計和前瞻部署。”中國人工智能學會副理事長、清華大學人工智能研究院智能機器人中心主任孫富春認為，要充分發揮新型舉國體制優勢，推動通用人工智能教育及研究與未來產業、實體經濟的融合，加快推進人工智能場景創新和高水平應用。

“我國的人工智能發展多是應用場景和商業模式驅動，不同于西方國家的科技驅動，由此我國的人才積累和需求也與美國有所區別。”北京理工大學計算機學院院長、人工智能研究院院長黃河燕認為，從長期趨勢看，社會對掌握人工智能基本技能的人力需求正急劇增長，而我國在頂尖人工智能人才儲備方面存在明顯不足，人才結構尚需完善。

“未來，人工智能將進入多模態大模型和具身人工智能新階段。”西北工業大學光電與智能研究院研究員趙健介紹，多模態大模型指的是人工智能能夠處理文本、圖像、音頻等多種輸入，并且在不同模態之間建立聯系，與各種現實的任務相契合；而具身智能指的是智能系統能夠通過感知和交互與現實環境進行結合，為人工智能連接現實世界搭建了橋梁。

為加速人工智能核心技術攻關，挖掘優秀“人工智能+”領域人才，大會還同步舉行了第二屆全國人工智能應用場景創新挑戰賽。賽事聚焦人形機器人、生成式人工智能、智能能源等20余個人工智能前沿應用賽道，全力推動人工智能技術的實際應用和產業化發展。

各智其智：人工智能中孕育高等教育新范式

不久前，深圳大學食堂新增的幾個“AI雞湯”檔口格外引人注目。該校騰訊云人工智能特色班（以下簡稱“騰班”）的大學生將自己用AI“養”的烏骨雞送上了餐桌，讓一萬多名師生免費品嘗了一把“科技味道”。

“騰班”是2018年深圳大學通過校企合作與騰訊教育聯合打造的人工智能特色班。大學和領軍企業圍繞人工智能人才培養，攜手探索學科破壁、產教破圈新路徑。

人工智能領域對人才的需求，始終處于求賢若渴的狀態。中國人工智能學會在本次大會上首次設立了“中國人工智能教學成果激勵計劃”，哈爾濱工程大學、北京理工大學、深圳大學等近20所高校入選計劃名單。大會還設置了“人工智能優秀教學成果應用”專題論壇，交流人工智能教育經驗，問道“人工智能+”教育新范式。

“高校應打通全學段多領域師生雙選通道，以擴展學生科研實踐路徑。”黃河燕認為，人工智能是一門新興的既獨立又具有強交叉屬性的學科，高校一方面要推進校內教育方式創新，另一方面要加快引導校外知識與技術資源融入人才培養體系。

論壇上，不少來自高校的專家現身說法：為補齊人工智能教育的專業資源短板，打通專業與行業圈層，部分高校牽手行業領軍企業，通過校企共建課程、產學專家聯合教學、創新項目競賽、企業技術開源等形式，從專業知識、實踐能力、職業素養等方面，強化產教融合與協同育人。

去年，“騰班”學生走進貴州赤水烏骨雞養殖基地，在本校教師和騰訊云工程師的指導下，利用人工智能技術和云平臺，成功對25萬只烏骨雞進行了識別和追蹤，并開發出了全球首個烏骨雞智慧養殖系統。系統經過大半年的運行，基地烏骨雞出欄率提升了30%，增產達6萬多只。

智能時代，以人工智能為核心的科學與產業變革加速演進，迫切需要具備跨界融合能力的專業人才。上海大學教授曾丹表示，高校應積極推進“AI+X”學科交叉教育，培養學生對人工智能的理解、應用和創新能力。

“一些高校現有的專業和課程設置，在知識體系上滯后于產業發展，在工具技術上滯后于科技變革，管理機制還停留在傳統階段。”在東北大學信息科學與工程學院教授陳東岳看來，對傳統學科和專業的改造必須具備互聯網快速迭代思維，邊學、邊建、邊改。否則，專業建設速度永遠無法跟上行業發展需求。

陳東岳舉例，東北大學的自動化專業一直實力強勁，無論是學科和專業建設還是工程教育認證等關鍵指標都非常完善。然而，隨著智能時代的到來，該專業作為傳統專業，在發展上出現了明顯的乏力感。針對上述情況，學校經過詳細調研，嘗試以人工智能驅動未來自動化，從專業布局、課程體系、教學資源、教學模式、管理機制等五個層面大刀闊斧地推進改革，最終形成了以自動化為核心，工業智能、人工智能以及強基計劃等為特色的新工科專業布局。

人工智能背景下的教育變革如火如荼。論壇上，“專業是否還是本科教育的主要框架”“知識是否還是課程講授的主要內容”“講授是否還是教學的主要形式”……一個個問題激蕩著更多的思考與挑戰，也代表著教育乃至人類知識傳承和創新方式的破與立。

正如鄭慶華的總結，人有人智，機有機智，未來將是各智其智，智智共生。

《中國教育報》2024年05月06日第5版