2023年，生成式人工智能在全球范圍爆火，引發(fā)了人工智能領(lǐng)域新一輪的科技競賽。眼下，人工智能不僅能輔助科學(xué)研究與藝術(shù)創(chuàng)作，還能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛、打造“無人農(nóng)場”和“黑燈工廠”，成為解鎖新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵鑰匙。

我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀如何？未來趨勢怎樣？在日前舉行的第十三屆吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)?lì)C獎(jiǎng)典禮暨2023中國人工智能產(chǎn)業(yè)年會(huì)上，多位專家就此話題展開探討。

大模型、具身智能引領(lǐng)新浪潮

人工智能有著廣泛的應(yīng)用前景，讓生產(chǎn)生活提質(zhì)增效，為千行百業(yè)插上智慧“翅膀”。

在工業(yè)領(lǐng)域，“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”幫助企業(yè)開展智能制造、數(shù)字采購、數(shù)字營銷、智能運(yùn)維；在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，“無人農(nóng)場”讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)播種、除草、噴淋、收割的全過程自動(dòng)化；在醫(yī)療領(lǐng)域，“下肢外骨骼機(jī)器人”輔助癱瘓人士進(jìn)行康復(fù)治療……

國產(chǎn)大模型發(fā)展迅速，鵬城實(shí)驗(yàn)室開辟了分布式協(xié)同計(jì)算“藍(lán)海”，研制并訓(xùn)練完成“鵬城·腦海”系列通用AI大模型底座。獲得本次“吳文俊人工智能最高成就獎(jiǎng)”的中國工程院院士、鵬城實(shí)驗(yàn)室主任高文近些年帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)致力于“中國算力網(wǎng)”的研發(fā)和建設(shè)，為我國新一代人工智能和國產(chǎn)大模型的發(fā)展提供強(qiáng)有力的底座支撐。

“我國單個(gè)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(wǎng)技術(shù)三個(gè)方面的突破，也可以實(shí)現(xiàn)萬億級(jí)的算力，共同推動(dòng)我國大模型集群的發(fā)展。”清華大學(xué)教授孫富春說。

不少與會(huì)專家認(rèn)為，具身智能將成為人工智能的下一個(gè)浪潮。具身智能是人工智能與現(xiàn)實(shí)環(huán)境交互的形態(tài)。哈爾濱工業(yè)大學(xué)副校長劉挺認(rèn)為，具身智能的獨(dú)特意義在于為實(shí)體機(jī)器人安上“大腦”，讓“機(jī)器”真正變成“機(jī)器人”。

2035年，世界人形機(jī)器人市場規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到1540億美元。劉挺介紹，人形機(jī)器人很有發(fā)展?jié)摿Γ梢栽诜?wù)場景、工業(yè)與物流場景以及軍事特種工作等領(lǐng)域代替人工。此外，通用機(jī)器人將是大模型落地應(yīng)用的重要載體。“大模型為通用機(jī)器人提供強(qiáng)大的能力，人工智能可以將運(yùn)算、感知、認(rèn)知、決策、創(chuàng)造等各類智能集成應(yīng)用在機(jī)器人平臺(tái)上。”

警惕數(shù)據(jù)瓶頸與算力浪費(fèi)

數(shù)據(jù)、算力與算法是人工智能快速發(fā)展依賴的三個(gè)核心要素。大模型的發(fā)展則建立在龐大數(shù)據(jù)和超高算力的基礎(chǔ)之上。數(shù)據(jù)瓶頸與算力浪費(fèi)是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中不容忽視的問題。

“如果把大數(shù)據(jù)比喻為礦產(chǎn)資源，那么其還有多少可以‘挖掘’的新知識(shí)有待分析考量。”中國工程院院士、同濟(jì)大學(xué)校長鄭慶華分析。

在高文看來，我國人工智能發(fā)展過程中還存在一個(gè)問題——高質(zhì)量中文語料不足。“數(shù)據(jù)和算力是人工智能快速發(fā)展的兩條腿，二者缺一不可。我國人工智能在高質(zhì)量數(shù)據(jù)方面相對(duì)薄弱。放眼世界，中文語料在所有數(shù)據(jù)中占比較小。雖然中國的數(shù)據(jù)總量很大，數(shù)據(jù)資源也豐富，但數(shù)據(jù)市場的規(guī)?；a(chǎn)業(yè)化尚待培育。”要想打通目前存在的數(shù)據(jù)壁壘，政府要發(fā)揮好指引作用，為數(shù)據(jù)的安全性、可用性提供制度保障。

目前，大模型的參數(shù)已經(jīng)達(dá)到萬億級(jí)別。鄭慶華指出，這類大模型存在過度消耗數(shù)據(jù)和算力的問題。“沒有深度學(xué)習(xí)時(shí)，算力對(duì)電力的依賴每20個(gè)月翻一番；大模型時(shí)代，算力對(duì)電力的依賴，每年都要翻10到100倍?？梢?，算力對(duì)電力的消耗呈幾何指數(shù)增長。”

由此可見，大模型不僅要消耗大量算力、依賴大量數(shù)據(jù)，還要投入大量資本。目前來看，這個(gè)領(lǐng)域還沒有明確的營利模式，如何實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，有待進(jìn)一步分析和考量。鄭慶華說：“我們不僅需要在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)，還需要建立起一套具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能發(fā)展生態(tài)。”

讓人工智能賦能新質(zhì)生產(chǎn)力

大模型和具身智能引領(lǐng)下的新一代人工智能，在發(fā)展進(jìn)程中如何應(yīng)對(duì)機(jī)遇與挑戰(zhàn)？

專家們認(rèn)為，當(dāng)前，正處于第二代人工智能向第三代人工智能過渡的階段。人工智能首先解決計(jì)算智能，再發(fā)展感知智能，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能，這三者并不是階段性的，而是一種螺旋式上升。

時(shí)下熱門的大模型并不是人工智能未來發(fā)展的唯一路徑。鄭慶華指出，借鑒人腦記憶模型、創(chuàng)建機(jī)器記憶模型就是其中一種新途徑、新思路。大模型依托大數(shù)據(jù)、大算力和強(qiáng)算法，存在過度消耗數(shù)據(jù)和算力、災(zāi)難性遺忘等固有缺陷。“如果我們能夠深度借鑒腦科學(xué)中記憶的表征、激活、檢索、編碼、回放等機(jī)制，有望破解當(dāng)前深度學(xué)習(xí)與大模型的固有缺陷。”

如何讓人工智能賦能我國新質(zhì)生產(chǎn)力加快發(fā)展？相比“互聯(lián)網(wǎng)+”，“人工智能+”所涵蓋的面更寬，展現(xiàn)出更強(qiáng)的賦能效果。北京工業(yè)大學(xué)副校長喬俊飛認(rèn)為，在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化改造的過程中，人工智能有非常重要的地位。“要想實(shí)現(xiàn)高端化、綠色化、智能化的新型工業(yè)化，讓新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)揮更大作用，繞不開人工智能技術(shù)。”

“下一步人工智能的發(fā)展不僅要講理念、講方式、講途徑，更要付諸實(shí)實(shí)在在的行動(dòng)。從企業(yè)到高校、從人才培養(yǎng)到科學(xué)研究，方方面面都要有人工智能意識(shí)、提出明確的舉措。”鄭慶華說，要把人工智能賦能作為推動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展、開辟新域新制的一種重要手段。例如，教育領(lǐng)域可以用人工智能賦能傳統(tǒng)學(xué)科，改進(jìn)培養(yǎng)方案、課程體系和實(shí)踐平臺(tái)，讓傳統(tǒng)學(xué)科“老樹吐新芽”。