今年政府工作報(bào)告提出，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動(dòng)，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群?！?a href="http://www.xmqqs.cn/tag/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e8%83%bd" style="color:#01579b">人工智能+”行動(dòng)是被首次提出。工業(yè)和信息化部近期表示，今年將開展“人工智能+”行動(dòng)，促進(jìn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，推動(dòng)人工智能賦能新型工業(yè)化。

我國(guó)為何要開展“人工智能+”行動(dòng)？“人工智能+”，“+”什么？怎么“+”？近日，云端會(huì)客廳邀請(qǐng)北京大學(xué)武漢人工智能研究院副院長(zhǎng)、北京大學(xué)智能學(xué)院教授馬修軍，中國(guó)信通院教授級(jí)高級(jí)工程師、武漢市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究院副院長(zhǎng)譚敏和深圳市數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)促進(jìn)會(huì)產(chǎn)業(yè)部部長(zhǎng)王嘉，圍繞上述話題展開探討。

專家們認(rèn)為，人工智能已是大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)勝負(fù)手，也是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎。豐富的應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)資源是我國(guó)發(fā)展人工智能最大的優(yōu)勢(shì)。目前，我國(guó)人工智能正與工業(yè)制造進(jìn)行深度融合，智能制造是需要主攻的方向。

中國(guó)信通院教授級(jí)高級(jí)工程師、武漢市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究院副院長(zhǎng)譚敏：

AI畫畫、復(fù)活逝者等并不是人工智能最前沿的技術(shù)，而是讓大眾更好了解人工智能的場(chǎng)景或工具。人工智能最前沿的技術(shù)載體，我首先想到的是人形機(jī)器人。

“人工智能+”，“+”的是什么？

它要像水和電一樣

滲透到工作和生活的每個(gè)角落

長(zhǎng)江日?qǐng)?bào)：“人工智能+”，“+”的是什么？

譚敏：“人工智能+”就是人工智能技術(shù)將作為最基礎(chǔ)的能力融入各行各業(yè)和人們的日常生活之中，成為一種新質(zhì)生產(chǎn)力，驅(qū)動(dòng)人類社會(huì)的快速發(fā)展。“人工智能+”類似于“互聯(lián)網(wǎng)+”，它要像水和電一樣，滲透到工作和生活的每個(gè)角落。

未來(lái)產(chǎn)業(yè)是顛覆性的，需要顛覆性的技術(shù)去驅(qū)動(dòng)。我國(guó)為達(dá)到2035年基本實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化的目標(biāo)，需要充分發(fā)揮“人工智能+”的新引擎作用。在自主能力方面，一方面是要有核心的智能芯片，包括推理芯片、訓(xùn)練芯片等等，目前國(guó)內(nèi)廠家如華為、寒武紀(jì)等等都在為之努力；另一方面需要有大模型的支撐，目前國(guó)內(nèi)有類似ChatGLM這樣在世界范圍內(nèi)都具有競(jìng)爭(zhēng)力的模型。國(guó)內(nèi)推動(dòng)“人工智能+”行動(dòng)應(yīng)是協(xié)作而不是競(jìng)爭(zhēng)。人工智能需消耗的資源太大，這只能是大國(guó)之間的競(jìng)爭(zhēng)，城市之間只能協(xié)作。

王嘉：“人工智能+”，就是人工智能所具有的提效、降本等綜合能力，要與社會(huì)中的千行百業(yè)高效深度融合，讓原有行業(yè)的效率上升、成本下降，實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展和迭代?？傊褪鞘勾媪慨a(chǎn)業(yè)發(fā)展得更快、更好、更低成本，從而帶動(dòng)形成增量產(chǎn)業(yè)。

深圳市數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)促進(jìn)會(huì)產(chǎn)業(yè)部部長(zhǎng)王嘉：

在“人工智能+”行動(dòng)中，要從全國(guó)一盤棋的產(chǎn)業(yè)布局出發(fā)，各地應(yīng)根據(jù)自身的產(chǎn)業(yè)特色、科技優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行人工智能差異化產(chǎn)業(yè)定位。

我國(guó)推進(jìn)“人工智能+”積累哪些優(yōu)勢(shì)？

場(chǎng)景和數(shù)據(jù)是最大優(yōu)勢(shì)

智能制造是主攻方向

長(zhǎng)江日?qǐng)?bào)：當(dāng)前，全球人工智能技術(shù)處在什么發(fā)展階段？我國(guó)人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀如何？在這一背景下，我國(guó)推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)已積累哪些優(yōu)勢(shì)？

馬修軍：目前，大模型作為人工智能的操作系統(tǒng)，其產(chǎn)業(yè)生態(tài)的雛形已經(jīng)出現(xiàn)。我認(rèn)為，人工智能正處在類似互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)的生態(tài)前夜，但人工智能能不能成為類似移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議這樣的基礎(chǔ)設(shè)施，還有待驗(yàn)證。高昂的算力成本、模型的局限性，導(dǎo)致大眾對(duì)人工智能的使用尚處觀望階段，目前人工智能還處在通用人工智能生態(tài)形成的前夜。

我國(guó)的優(yōu)勢(shì)在于有豐富的人工智能場(chǎng)景。雖然數(shù)據(jù)質(zhì)量可能暫時(shí)比不上國(guó)外，但未來(lái)的人工智能數(shù)據(jù)不光是自然語(yǔ)言，還有圖像、視頻、音頻以及各行業(yè)的感知數(shù)據(jù)。從多模態(tài)、多維度的角度來(lái)說(shuō)，我國(guó)在數(shù)據(jù)資源的廣度、深度和規(guī)模上遠(yuǎn)超其他國(guó)家，這是我們未來(lái)發(fā)展人工智能最大的優(yōu)勢(shì)。整體來(lái)看，我國(guó)人工智能的發(fā)展水平處在國(guó)際第一梯隊(duì)。

譚敏：生成式人工智能的快速發(fā)展，標(biāo)志著感知型人工智能向認(rèn)知型人工智能轉(zhuǎn)變，預(yù)示著人類社會(huì)正在邁進(jìn)通用人工智能時(shí)代。

我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)正處在追趕期。人工智能的比拼主要在算力、算法和數(shù)據(jù)三大領(lǐng)域。根據(jù)業(yè)內(nèi)觀點(diǎn)，在算法，特別是大模型方面，我國(guó)對(duì)比國(guó)際最先進(jìn)水平，差距大約在1年左右；在算力，特別是芯片方面，差距可能在5年甚至更長(zhǎng)的時(shí)間；但在數(shù)據(jù)方面，不論是短視頻還是行業(yè)應(yīng)用，我們都具備一定優(yōu)勢(shì)。

特別值得注意的是，國(guó)家近期組建成立了國(guó)家數(shù)據(jù)局，各省也成立了省級(jí)數(shù)據(jù)局，相信未來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)要素的發(fā)展能夠起到關(guān)鍵的引導(dǎo)和推動(dòng)作用。

目前，我國(guó)人工智能正與工業(yè)制造進(jìn)行深度融合，智能制造正是需要主攻的方向。這是我國(guó)人工智能目前對(duì)行業(yè)或者產(chǎn)業(yè)最能帶來(lái)爆點(diǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景，也是“人工智能+”在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的主要體現(xiàn)，且已積累了一定優(yōu)勢(shì)。前兩天雷軍在小米SU7的發(fā)布會(huì)上說(shuō)，他最大的底氣在于小米擁有世界上最先進(jìn)的智能化工廠，也是這個(gè)邏輯。

王嘉：發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)涉及傳統(tǒng)行業(yè)的技術(shù)迭代，以及包括人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等在內(nèi)的新型技術(shù)的發(fā)展。這些新型技術(shù)在過(guò)往的發(fā)展中此起彼伏，并駕齊驅(qū)。

人工智能最新一輪的發(fā)展浪潮，從2017年基礎(chǔ)大模型被提出開始，到如今2024年新一輪人工智能深度學(xué)習(xí)浪潮，已經(jīng)七年。我國(guó)國(guó)產(chǎn)的月之暗面kimi大模型近期發(fā)布，意味著我國(guó)在長(zhǎng)文本方面有了很大的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

縱觀這一年多的發(fā)展歷程，我國(guó)與世界最先進(jìn)水平仍有一定差距。隨著kimi大模型的出現(xiàn)，國(guó)產(chǎn)的大模型算法也走到了世界前列。但我國(guó)在通用大模型體系、基礎(chǔ)研究建設(shè)路徑等方面，處在努力追趕的階段。

與國(guó)外的技術(shù)差距如何彌補(bǔ)？

不必簡(jiǎn)單模仿大模型路線

要結(jié)合行業(yè)場(chǎng)景提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

長(zhǎng)江日?qǐng)?bào)：我國(guó)人工智能技術(shù)與國(guó)際最先進(jìn)水平還有一定差距，這是否會(huì)對(duì)“人工智能+”行動(dòng)的效果產(chǎn)生影響？我國(guó)在推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)的過(guò)程中，應(yīng)該注意什么？

王嘉：推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)，要從全國(guó)一盤棋的產(chǎn)業(yè)布局出發(fā)。各地應(yīng)根據(jù)自身的產(chǎn)業(yè)特色、科技優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行人工智能差異化產(chǎn)業(yè)定位。

目前我國(guó)人工智能整體仍然處于學(xué)習(xí)成長(zhǎng)階段，未來(lái)會(huì)不斷走向縱深。需遵從客觀規(guī)律，各地要走出自己的特色，走差異化定位。各地政府、研究院、投資機(jī)構(gòu)等，在人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)上要實(shí)現(xiàn)環(huán)環(huán)相扣，基于國(guó)際、國(guó)內(nèi)的最新技術(shù)路徑，結(jié)合資本、產(chǎn)業(yè)、招商引資等形成完整的人工智能生態(tài)。

馬修軍：目前，大模型表現(xiàn)出一定的泛化性，但它究竟是不是擁抱產(chǎn)業(yè)的通用人工智能平臺(tái)，換句話說(shuō)，未來(lái)所有產(chǎn)業(yè)是否都需要大模型，無(wú)論是在我國(guó)還是其他國(guó)家，還有待觀察和探索。

人工智能的本質(zhì)是用網(wǎng)絡(luò)對(duì)人類的知識(shí)進(jìn)行壓縮，通過(guò)給它一個(gè)提示，就可以生成想要的東西。各行業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)的時(shí)候，希望不僅具備自然語(yǔ)言的知識(shí)，還有各行業(yè)模態(tài)的知識(shí)。因?yàn)槊總€(gè)行業(yè)都有特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和類型。

那么針對(duì)這些行業(yè)數(shù)據(jù)，如何用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行壓縮、表達(dá)，以及和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行結(jié)合？我國(guó)不能簡(jiǎn)單模仿國(guó)外基于大模型的技術(shù)路線，去無(wú)限堆疊網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的數(shù)量，而是要結(jié)合行業(yè)場(chǎng)景，用行業(yè)最高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，確定行業(yè)的小模型、中模型。大模型承載不了的，可以用其他技術(shù)來(lái)彌補(bǔ)，這才達(dá)到了人工智能賦能產(chǎn)業(yè)的效果。這才是務(wù)實(shí)的人工智能產(chǎn)業(yè)路線。

大模型是最具顛覆性的人工智能嗎？

最前沿的技術(shù)載體或是人形機(jī)器人

長(zhǎng)江日?qǐng)?bào)：近年來(lái)火熱的大模型是否等同于人工智能技術(shù)？如何理解人工智能技術(shù)的顛覆性？大模型是否可以看作是人工智能顛覆性的體現(xiàn)？

譚敏：人工智能技術(shù)的顛覆性集中體現(xiàn)在感知智能到認(rèn)知智能的轉(zhuǎn)變。這意味著擁有意識(shí)的人工智能不僅僅只存在于科幻小說(shuō)之中，在未來(lái)的一二十年可能就會(huì)成為現(xiàn)實(shí)，而破局的關(guān)鍵技術(shù)正是大模型。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)2028年國(guó)內(nèi)僅大模型的市場(chǎng)規(guī)模就將達(dá)到1179億元。人工智能由來(lái)已久，其發(fā)展的模式呈螺旋結(jié)構(gòu)。記得上一次人工智能的熱點(diǎn)是深度學(xué)習(xí)，而這一次的熱點(diǎn)則是大模型。雖然大模型將人工智能的熱度送上了新的高度，但人工智能并不等同于大模型。大模型是從感知智能向認(rèn)知智能邁進(jìn)的分水嶺，使得AI從“看、聽、說(shuō)”，走向“學(xué)、思、研”，大模型或是開啟通用人工智能的一把鑰匙。

人工智能目前的前沿是認(rèn)知智能技術(shù)，即讓機(jī)器具備初步的意識(shí)。ai畫畫、復(fù)活逝者等并不是人工智能最前沿的技術(shù)，而是讓大眾更好了解人工智能的場(chǎng)景或工具。人工智能最前沿的技術(shù)載體，我首先想到的是人形機(jī)器人。

王嘉：把“人工智能”四個(gè)字拆開解讀，很像一個(gè)嬰兒從小學(xué)到中學(xué)、大學(xué)、研究生，再到工作的四個(gè)階段?！叭恕笔菋雰簭穆L(zhǎng)大到上小學(xué)的基礎(chǔ)學(xué)科階段；“工”是初高中到大學(xué)的工具型知識(shí)階段；“智”是大學(xué)畢業(yè)后的研究生、博士階段，開啟自主創(chuàng)新?！澳堋笔枪ぷ骱?，將前三階段的知識(shí)轉(zhuǎn)化成應(yīng)用場(chǎng)景。每一個(gè)階段，都有屬于這個(gè)周期的顛覆技術(shù)。

在科學(xué)的定義中，有革命性科學(xué)和常識(shí)性科學(xué)兩類。而在人工智能中的顛覆性科學(xué)，整體來(lái)看，是近5到10年多模態(tài)體系多角林立的競(jìng)爭(zhēng)。

在整個(gè)開發(fā)和研究的路徑上，如果在全世界范圍內(nèi)再?zèng)]有類似這樣顛覆性路徑的改變，就會(huì)呈現(xiàn)人工智能在大模型領(lǐng)域的多模態(tài)競(jìng)爭(zhēng)和非多模態(tài)競(jìng)爭(zhēng)兩個(gè)方面。但這兩方面都不是顛覆性技術(shù)，因?yàn)閷W(xué)術(shù)路徑并沒(méi)有發(fā)生改變。目前我們看到的一些具體應(yīng)用場(chǎng)景，都不能稱為顛覆性技術(shù)。

馬修軍：從技術(shù)的角度看，人工智能的核心基于深度學(xué)習(xí)原理，它的突破在于引入了預(yù)訓(xùn)練框架，即可以無(wú)限堆疊網(wǎng)絡(luò)的寬度、深度和參數(shù)，把看得到的數(shù)據(jù)當(dāng)成知識(shí)，無(wú)限、高效地壓縮到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)里?？吹迷蕉啵迷蕉?，會(huì)的越多，這是和以前的人工智能最大的不同。它不是為某個(gè)任務(wù)訓(xùn)練一個(gè)特定的模型，而是這個(gè)模型可以泛化地解決通用任務(wù)，這就是顛覆性的體現(xiàn)。

大模型之所以讓人震撼，在于它能寫文章，能做PPT，能寫代碼，能畫圖，有通用能力。它的顛覆性在于，第一次實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類知識(shí)高效壓縮的表達(dá)。

不過(guò)，人工智能達(dá)到這樣就夠了嗎？還存在一定觀望空間。它的上下文窗口、算力成本以及和其他信息系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)連接的能力，還需要其他技術(shù)來(lái)補(bǔ)充。目前人工智能有一定的顛覆性，但還不足以成為我們真正想象中的通用人工智能。