中国科学院自动化研究所所长徐波。
受访者供图

人工智能创新不断 “一体两翼”快速发展

公民网：当前，人工智能技能创新不断，运用层出不穷。
它究竟走到了哪一步？能否谈谈您是如何看待我国人工智能技能发展现状的？

徐波：人工智能是一个高度交叉复合、快速发展的领域。
如果要对其发展现状作一个全面概括，可以从人工智能 “一体两翼”构成来动手剖析。

个中“一翼”是指人工智能的根本理论。
人工智能快速发展无疑受益于大数据和大算力发展，但根本还是15年前深度学习根本理论和方法的打破。
人工智能加倍展，其打算、生物、数学、材料、生理学和社会学等交叉复合特性就越明显。
我国人工智能高水平论文揭橥数量已经位居天下一二，人工智能根本研究发展态势良好，已经成为人工智能根本研究大国。
但成为人工智能根本研究强国，还须要在需求牵引下，按照问题导向连续弘扬“十年磨一剑”的科学家专注精神。

其余“一翼”便是人工智能的运用。
人工智能具有无所不在的广阔运用处景，技能落地须要和工业制造、农业发展、医疗制药、社会管理等领域深度结合。
我国有市场、人才、规模、数据等方面的上风，在运用方面走得比较快，对各行业的渗透深度和广度前所未有，具有天下上独一无二的上风，已经走在世界发展最前列。

人工智能中间非常关键的“一体”，指的是人工智能的根本软硬件，包括芯片、算法、软件硬件协同、开源框架、运用开拓接口等等。
它作为一个桥梁，把人工智能根本研究成果和场景运用广泛地结合在一起。
目前，我们的根本软硬件研发已经从“可用”走到基本“好用”的阶段，发展了自主可控的人工智能根本软硬件生态。

公民网：家当运用是技能发展中很主要的部分。
您认为我国要发展人工智能家当，盘踞关键技能高地，未来的打破口在哪里？

徐波：随着我国新一代人工智能的发展，人工智能运用呈现出各处着花的良好发展态势。
但人工智能落地中，也碰到很多问题，例如对数据质量哀求高、缺少相应标准、落地周期长本钱高、人才昂贵等。

我认为可以从这几方面探求打破口。

首先是复合型人才的培养。
智能社会发展过程中须要培养一批既懂行业需求流程、又懂人工智能的专业人才。
人工智能还完备没有发展到可以通过调几个参数就能上线替代部分人事情的水平。
个中行业数据的获取、洗濯和加工，以及如何按照业务需求建立相应的运用模型都须要一些这样的复合型人才支撑。

其次要降落人工智能的运用门槛。
现在按照专用人工智能技能发展的运用，在很多时候创造还不如用个人更省本钱。
以是，如何从专用型的人工智能，逐步向更具泛化能力的人工智能技能发展，是一个主要的技能打破口，也是未来5-10年人工智能技能发展的主流。

这个过程中，从推动家当发展的角度选择一些超级场景对付牵引人工智能运用发展非常关键。
例如，自动驾驶会是人工智能在单一领域里最大的家就地景，也是汽车工业发展的必争之地。
类似的还有人工智能+医疗，也是一个特殊大的场景。
中国有四百万年夜夫、全天下最大的临床海量医疗数据，最适宜人工智能去发挥智能化上风。
以是，要选择一些这样的超级场景，作为推动人工智能进步的打破口。

加快原始创新策源 努力霸占制高点

公民网：中科院自动化所作为我国“国家计策科技力量”的主要组成部分，“十四五”期间在人工智能领域的研究和运用方面，有哪些相应的目标和操持？

徐波：我们按照“两加快一努力”哀求，加快原始创新策源和关键核心技能打破，努力霸占人工智能科技创新制高点。

中国科学院自动化研究所始终关注人工智能中长远发展布局。
十年前在深度学习刚刚开始运用于语音、图像并产生技能打破时，我们意识到感知类人工智能运用将逐渐由家当界为主导，于是开始布局更前瞻性的类脑智能，推动人工智能和脑科学的交叉研究实现，并与科学院神经所成立脑科学与智能技能交叉研究中央。
目前这个方向已经成为研究所三大主力研究方向，相信不才一代人工智能发展中也将扮演主要角色。

人工智能想要在经济发展、社会管理、大工程系统等繁芜问题的决策中发挥浸染，须要人工智能与繁芜系统进行交叉领悟，这也是人工智能从感知、认知走向决策的一定发展趋势。
因此，研究所进一步布局了可自主进化智能方向，研究建模人、环境和机器之间的蜕变、互助和竞争等关系，并通过交互提升人和机器对环境的认识和认知。
这项技能可广泛运用于大量繁芜问题的智能赞助决策。

这儿要重点谈一下我们最近研发的“紫东太初”多模态大模型。
这是基于我们多年根本积累形成的面向关键技能攻关的研究方向。
我们人类对天下的认识天然是多模态的。
举个例子，我说“猫”这个字，你立时脑筋里能想到猫的图片、猫叫的声音、猫的笔墨。
我们大脑里面把猫有关的声音、图像和笔墨关联在一起，共同组成了“猫”这样一个语义。
这个语义是跨模态存在的。
仿照人的多模态认知特点，自动化所推出了环球首个千亿参数的三模态大模型“紫东太初”，把图像、文本和语音结合起来，它采取了多层次、多任务、自监督、预演习的学习办法，不仅可以实现跨模态理解，还能实现跨模态天生。
这是我们在已有多个很好技能积累根本上，通过多模态把人工智能浩瀚方向加以领悟创新的研究成果，做事于家当和国民经济主沙场。

公民网：在人工智能创新链中，科研院所在扮演若何的角色？自动化所又是如何面向国民经济主沙场，为我国人工智能家当链发展赋能？

徐波：人工智能包括智能和智能化。
智能即智能科学内涵、根本理论和模型算法等，智能化则是智能与各个领域行业的结合。
研究所发展方案一方面要承担主责主业，大力探索智能本身。
同时，须要考虑智能怎么去和社会、和企业、和政府互助，政产学研结合，面向国民经济主沙场，为人工智能家当链发展赋能。
无论从科研还是家当化，我们始终秉持在低潮时坚守、在高潮时镇静的理念，努力成为默默的开拓者和引领者。

六年前，人工智能落地运用刚刚抽芽，基于人工智能自身发展特点，研究所及时推出了“离岗创业”制度，鼓励已在智能运用领域深耕多年的团队进行转化。
制度履行以来，已经出身了在工业视觉、融媒体、生物特色识别等垂直行业里多家有影响力的企业。
离岗创业，这是一种人工智能技能转化1.0版本形式。

作为一种赋能千行百业的技能，我们不能止步于此。
我们正在探索人工智能技能转化的2.0版。
2.0核心便是要利用研究所力量，以核心创新为抓手，以构树立异生态为目标，做一个大的人工智能平台。
如上所述，目前人工智能存在落地周期、本钱、人才等问题，同时国产根本软硬件从基本“好用”到非常“好用”，都须要协同各方力量共同努力。

为理解决这一行业痛点，今年5月，中国科学院自动化研究所、华为技能有限公司、武汉东湖高新区管委会签署《人工智能技能开拓互助备忘录》，三方共同筹建武汉多模态大模型人工智能平台。
该平台以自动化所的“紫东太初”大模型为核心，以全国产的昇腾AI根本软硬件为底座（包含昇腾AI处理器、异构打算架构CANN和全场景AI框架昇思MindSpore等），通过互助支撑当地家当实现智能升级。
大模型、大底座、大数据形成了一个天然的互助模式，来为各个行业赋能。
这是我们技能转化2.0的一个开始的初步考试测验。

冲破运用门槛 办理人工智能“落地难”痛点

公民网：您如何看待这个平台的未来发展？

徐波：这是人工智能向更加通用化方向迈出的主要一步。
以前的人工智能是属于“作坊式”的。
想要做一个运用，须要从算法开始进行开拓，类似于我们常说的“重复造轮子”。
多模态大模型人工智能平台，是人工智能从“作坊式”向“工业化”转型升级的一次主要探索。
通过对多模态大模型人工智能平台的持续研发、运用、优化、升级等，大大降落运用门槛和对运用人才哀求，同时推动全自主可控软硬件体系的形成。

这个过程中大模型技能持续创新研发是我们的主责主业。
例如现在打算量还比较大、本钱和能耗也比较大，未来大模型在现有根本上还会有很多打破。
须要我们不断领悟类脑等智能新机制，使得大模型的运营本钱越来越低，越来越好用。

目前，我们也正在同步研究大模型根本上蒸馏出小模型技能，这也非常主要。
对付不想上云的，或者是运用处景不那么繁芜的，实在并不须要用到大模型。
由于大模型的参数特殊多，利用本钱非常高。
这个时候，就可以用大模型中蒸馏出一个小模型，小到可能只有几兆的大小，不但降落本钱，而且实现从通用向专用的进一步优化。

打个比方来说，大模型类似于一个知识非常渊博的老师，他学了无数多的数据，但是如果从事一件详细的事情，就不须要那么渊博的知识，这时候，我们可以根据需求，自动蒸馏出一个小模型，教出一个小徒弟来做这项事情。

人工智能要迈上工业化阶段，必须要知足以下几个条件，批量化，本钱低，易访问，轻能耗以及最大程度的开源开放。
未来，“云真个大模型+末端小模型”很可能会成为人工智能运用的主要模式。

公民网：这个平台，目前是否有一些成功的运用？

徐波：我们已经有一些运用，效果很好。
以前办理不了或者办理不好的现在有了全新的技能手段。

我们在聪慧媒体方面做了一些探索。
和头部***网站互助，针对其海量的短***、电影和电视剧，做到了跨模态内容的检索。
比如输入一段笔墨，就能定位到***中的某一个片段；可以根据电视剧的简介自动天生1分钟的***择要；还可以指定某个特定演员涌现的场景、某件事的前因后果等内容进行“跳播”。

工业视听觉已经进行了运用考试测验。
过去，人工智能在工业领域的运用是一个痛点，由于样本非常少，而且很多时候数据是多模态的。
比如发动机的质检，每每是靠老师傅们“听”出来的。
用人工智能怎么做呢？我们把各种各样的工业毛病数据稠浊在一起，首先让机器进行模型自学，运用的时候只须要给两个样本，就可以达到很高的质检精度。
这方面我们已经实验过了，原来可能须要一万个样本才能做到90%以上的识别率，现在只要用几个或几十个样本，精度就能达到90%，大幅降落了人工智能的运用门槛。

其余一个运用案例是具像化的传授教化，可以在打手语的同时天生对应图片，赞助学生理解，更好地达到传授教化目的。

类似的运用还有很多，只靠自动化所一家单位去落地，会错失落大量的助推家当升级的机会，也会比较慢，以是一定要在推广模式上创新，吸引更多的人、更多的机构来实践，来运用。
我刚才说的“2.0”便是这个意思。
现在我们自己先做一些样例出来，然后进一步完善模型，通过标准化、流程化等一系列手段，将门槛降下来。
未来越多人用，这个模型就会越完善，也越好用。

近期，自动化所联合大学、家当界等在积极推进 “多模态人工智能家当同盟”的培植，这个同盟的成立便是为了让产学研各界都能更好的运用我们创新的成果，并基于这些成果再去推广、完善。
12月18日即将在武汉举行的“2021东湖国际人工智能高峰论坛”上，我们也会就推动人工智能通用化、技能运用国产化和参会高朋进行进一步的磋商与互助。

公民网：多年来您在研究人工智能的过程中，有没有以为它的发展速率超越了您的想象？

徐波：有句话说，“大多数人高估了他们一年所能做的事情，却低估了他们十年所能做的事情。
”

这句话来描述人工智能的发展也很适用。
它的影响是潜移默化的。
目前人工智能落地碰到一些困难，但过了十年往后转头来看，人工智能的发展速率会比你原来想象的要快。

目前，全天下很多精良的人在研究人工智能，每个人都从不同的角度占领个中一块砖，终极协力去建立起一座人工智能的高楼大厦。
人工智能的发展非常激动民气。

这里的每一块砖可能便是一个很小的研究或者运用领域，它们正在以飞快的速率不断迭代和打破。
人工智能研究离终极目标还有很远的间隔，但人类正在朝着它光明前景的快速道上大步提高，并看到沿途一起风景。