2023年，天生式人工智能在环球范围爆火，引发了人工智能领域新一轮的科技竞赛。
眼下，人工智能不仅能赞助科学研究与艺术创作，还能实现自动驾驶、打造“无人农场”和“黑灯工厂”，成为解锁新质生产力的关键钥匙。

我国人工智能家当发展现状如何？未来趋势若何？在日前举行的第十三届吴文俊人工智能科学技能奖颁奖仪式暨2023中国人工智能家昔时会上，多位专家就此话题展开磋商。

大模型、具身智能引领新浪潮

人工智能有着广泛的运用前景，让生产生活提质增效，为千行百业插上聪慧“翅膀”。

在工业领域，“AI+工业互联网”帮助企业开展智能制造、数字采购、数字营销、智能运维；在农业领域，“无人农场”让农业生产实现播种、除草、喷淋、收割的全过程自动化；在医疗领域，“下肢外骨骼机器人”赞助瘫痪人士进行康复治疗……

国产大模型发展迅速，鹏城实验室开辟了分布式协同打算“蓝海”，研制并演习完成“鹏城·脑海”系列通用AI大模型底座。
得到本次“吴文俊人工智能最高造诣奖”的中国工程院院士、鹏城实验室主任高文近些年带领团队致力于“中国算力网”的研发和培植，为我国新一代人工智能和国产大模型的发展供应强有力的底座支撑。

“我国单个芯片方面的能力跟国外比较仍有差距。
但我们通过芯片、通信、组网技能三个方面的打破，也可以实现万亿级的算力，共同推动我国大模型集群的发展。
”清华大学教授孙富春说。

不少与会专家认为，具身智能将成为人工智能的下一个浪潮。
具身智能是人工智能与现实环境交互的形态。
哈尔滨工业大学副校长刘挺认为，具身智能的独特意义在于为实体机器人安上“大脑”，让“机器”真正变成“机器人”。

2035年，天下人形机器人市场规模估量达到1540亿美元。
刘挺先容，人形机器人很有发展潜力，可以在做事场景、工业与物流场景以及军事特种事情等领域代替人工。
此外，通用机器人将是大模型落地运用的主要载体。
“大模型为通用机器人供应强大的能力，人工智能可以将运算、感知、认知、决策、创造等各种智能集成运用在机器人平台上。
”

当心数据瓶颈与算力摧残浪费蹂躏

数据、算力与算法是人工智能快速发展依赖的三个核心要素。
大模型的发展则建立在弘大数据和超高算力的根本之上。
数据瓶颈与算力摧残浪费蹂躏是人工智能家当发展过程中不容忽略的问题。

“如果把大数据比喻为矿产资源，那么其还有多少可以‘挖掘’的新知识有待剖析考量。
”中国工程院院士、同济大学校长郑庆华剖析。

在高文看来，我国人工智能发展过程中还存在一个问题——高质量中文语料不敷。
“数据和算力是人工智能快速发展的两条腿，二者缺一不可。
我国人工智能在高质量数据方面相对薄弱。
放眼天下，中文语料在所有数据中占比较小。
虽然中国的数据总量很大，数据资源也丰富，但数据市场的规模化家当化尚待造就。
”要想打通目前存在的数据壁垒，政府要发挥好指引浸染，为数据的安全性、可用性供应制度保障。

目前，大模型的参数已经达到万亿级别。
郑庆华指出，这类大模型存在过度花费数据和算力的问题。
“没有深度学习时，算力对电力的依赖每20个月翻一番；大模型时期，算力对电力的依赖，每年都要翻10到100倍。
可见，算力对电力的花费呈几何指数增长。
”

由此可见，大模型不仅要花费大量算力、依赖大量数据，还要投入大量成本。
目前来看，这个领域还没有明确的营利模式，如何实现可持续发展，有待进一步剖析和考量。
郑庆华说：“我们不仅须要在人工智能领域实现高水平科技自主自强，还须要建立起一套具有自主知识产权的人工智能发展生态。
”

让人工智能赋能新质生产力

大模型和具身智能引领下的新一代人工智能，在发展进程中如何应对机遇与寻衅？

专家们认为，当前，正处于第二代人工智能向第三代人工智能过渡的阶段。
人工智能首先办理打算智能，再发展感知智能，进而实现认知智能，这三者并不是阶段性的，而是一种螺旋式上升。

时下热门的大模型并不是人工智能未来发展的唯一路径。
郑庆华指出，借鉴人脑影象模型、创建机器影象模型便是个中一种新路子、新思路。
大模型依托大数据、大算力和强算法，存在过度花费数据和算力、灾害性遗忘等固有缺陷。
“如果我们能够深度借鉴脑科学中影象的表征、激活、检索、编码、回放等机制，有望破解当前深度学习与大模型的固有缺陷。
”

如何让人工智能赋能我国新质生产力加快发展？比较“互联网+”，“人工智能+”所涵盖的面更宽，展现出更强的赋能效果。
北京工业大学副校长乔俊飞认为，在传统家当数字化转型、智能化改造的过程中，人工智能有非常主要的地位。
“要想实现高端化、绿色化、智能化的新型工业化，让新质生产力发挥更大浸染，绕不开人工智能技能。
”

“下一步人工智能的发展不仅要讲理念、讲办法、讲路子，更要付诸实实在在的行动。
从企业到高校、从人才培养到科学研究，方方面面都要有人工智能意识、提出明确的举措。
”郑庆华说，要把人工智能赋能作为推动创新发展、开辟新域新制的一种主要手段。
例如，教诲领域可以用人工智能赋能传统学科，改进培养方案、课程体系和实践平台，让传统学科“老树吐新芽”。

《光明日报》（2024年04月18日 08版）

来源： 光明日报