杭州8月13日電 題:人工智慧的全球對話是競爭還是共生? ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前,人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地,從實驗室創新到全球治理,AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月,國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作,在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異?人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界?人工智慧的全球對話是競爭還是共生?齊國君近日接受「東西問」獨家專訪,對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下: 記者:您為什麼選擇回中國? 齊國君:主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段,對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷,我認為在AI領域,目前還有一些基礎問題需要解決,且隨著AI基礎模型發展迭代,更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷,從個人發展以及產學結合角度考慮,我認為回中國發展更為合適。 另外,從全球角度看,中美兩國能為AI發展提供良好平臺,中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢,在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強,馬太效應明顯,新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出,競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日,人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者:如何解讀中外人工智慧科研生態差異? 齊國君:美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導,尤其在AI領域,大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導,但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期,從2012年到2022年這一輪,美國商業化組織從資助技術研究開始,逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化,再到商業化與應用研究,美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面,除美國國家科學基金會有投入外,美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助,很多高校經費源於此類政府機構。此外,高校與企業合作,多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是,美國風投,特別是矽谷風投,對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態,即便知道投100個項目可能只有幾個成功,投資人也願意投入。 在中國,頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時,國家層面給予諸多支持,包括目標設定、基礎設施建設等,有總體規劃。 中國國內也有風投投入,但受晶片和基礎算力制約,投入成本高,為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資,創新企業多聚焦應用環節。此外,中國在風投退出機制上,如回購等有效方式方面,與美國存在差異,需進一步完善。 2025年7月26日,2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品,規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者:人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界? 齊國君:目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識,這更多是基於科幻的猜測。不過,AI發展確實帶來新挑戰,但新技術發展通常都會面臨類似問題,如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來,AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用,在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值,且已出現很多正面案例。 譬如,AI大量應用於客服行業,提高了勞動生產率,雖給就業帶來壓力,但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位;在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域,AI取代了90%以上的重複性勞動,廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日,四川成都,第十一屆中國網絡視聽大會現場,虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來,AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用,類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率,未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業,可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者:人工智慧的全球對話是競爭還是共生? 齊國君:我認為未來人工智慧的全球對話,既有競爭又有共生,但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上,AI行業與網際網路行業有共通之處,技術交流頻繁,難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應,比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快,就能吸引更多用戶,獲得更多數據,使模型迭代得更快更好,形成正面反饋,即飛輪效應。飛輪一旦轉動,規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用,無法吸引更多用戶形成商業閉環,數據和用戶就無法增長,也就難以理解更多用戶意圖、使用場景,模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放,吸引更多用戶使用,以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來,成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力,中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中,各方相互促進,形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作,且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活,其正面影響會溢出到全球範圍,技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放,大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流,推動知識傳播,分享新的技術思路。 像今年,DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播,美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介: 齊國君。 受訪者供圖 齊國君,2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業;2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位;2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家,並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
外骨骼機器人助力腿腳不便的老人行走,手功能康復訓練一體機精準引導患者恢復抓握能力,智能養老機器人通過AI語音交互緩解獨居老人的孤獨感……作為北京亦莊萬臺機器人創新應用計劃應用場景系列賽的首場落地賽,7月29日,2025北京智能康養機器人應用大賽在北京經濟技術開發區(北京亦莊)舉行,40支頂尖團隊攜53件創新產品同臺競技,為應對全球老齡化挑戰提供「中國智造」解決方案。 此次大賽聚焦機器人在養老服務中的康復訓練、護理照護、智能陪伴、健康監測、公共服務五大剛需場景,吸引了來自全國各地的40支參賽團隊參與,覆蓋頭部企業、頂尖高校和科研院所等創新主體。大賽匯聚53件智能康養機器人產品,涵蓋硬體製造、軟體開發、養老運營等產業鏈上下遊環節。 值得一提的是,大賽開創性引入「產銷直通車」模式:通過政產學研用多方聯動,進一步促進供需精準對接。具體而言,賽事不僅比拼和檢驗供給端的技術實力、展示創新成果,還邀請需求端參與進來,讓參賽產品通過路演展示、案例分享及合作洽談等方式,連結養老機構、醫療機構、社區老人等用戶,促成採購與合作意向的達成。尤其是,賽事引入來自醫療康復和健康管理服務中心的應用專家評委,以及來自投資機構、融資租賃公司的市場專家評委,助力優質項目加速商業化落地。 大賽還特別邀請了6位社區志願者「測評官」,從用戶視角反饋產品體驗。「我認為機器人養老是未來趨勢,今天看到很多具有專項功能的機器人,比如在助行、手部康復等方面具備一定智能化水平,我期待未來能有綜合類的『保姆機器人』出現。」73歲的「測評官」張大爺說。 獲得本次大賽一等獎的北京大艾機器人有限公司是一家專注於外骨骼機器人研發的企業,此次帶來足底壓力檢測系統、下肢外骨骼機器人等產品參賽,助力老年人更省力地行走。該公司董事長帥梅表示:「參賽有助於我們提升市場認知度與品牌競爭力,促進精準對接和加速落地。」 當前,康養機器人領域正處於探索發展的關鍵階段。北京市出臺《關於加強設計服務推動居家適老化改造和產業發展的實施方案(試行)》,首批9個適老化改造公共樣板間已建成投用。雖然已有不少產品在健康監測、輔助移動、簡單陪伴等基礎場景實現初步應用,但行業整體在複雜環境適應性、精細化照護水平、成本控制等方面仍有提升空間,技術成熟度與市場普及度亟待提高。 「基於這一現狀,北京經開區舉辦此次賽事,旨在以真實養老需求為出發點,挖掘『能用、好用、耐用』的創新產品,推動康養機器人從『實驗室』走向『家庭』、從『概念驗證』邁向『場景落地』。」北京經開區有關負責人表示,此次賽事不僅是競技的舞臺,更是產業生態共建的起點,希望通過以賽促研、以賽促用、以賽促產,助力機器人技術從實驗室走向養老一線,讓創新成果更貼合老人真實需求。 民政部、全國老齡辦發布的《2024年度國家老齡事業發展公報》顯示,截至2024年底,我國60歲及以上老年人口達到3.1億,佔總人口的22%。預測到2035年左右,我國60歲及以上老年人口將突破4億,在總人口中的佔比將超過30%。銀髮族對養老服務的巨大需求,為康養機器人打開了廣闊的市場空間。 據方正證券研究中心數據,近年來智慧機器人在養老領域的滲透率不斷提升,2023年市場規模已達到近250億元,預計未來數年內,養老機器人市場將保持15%的年複合增長率,到2030年,智能養老機器人將實現普遍落地,市場規模達到約660億元。 不過,國家地方共建具身智慧機器人創新中心算法專家紀俊傑表示,從技術角度看,像機器人運行數據、人機互動數據等具身智能的數據無法像大模型那樣從網際網路獲取,必須到養老院等具體場景點對點地人工採集,且需攜帶專業設備完成標準化統計,成本較高。這意味著定製化需求與規模化生產之間可能存在矛盾。 據了解,在智能康養機器人領域,北京亦莊承擔多個國家級重大專項科研任務、牽頭制定多項養老機器人國際、國內標準,培育出情感陪伴、康復輔助等領域的領軍企業,在智能護理、安全監護等細分賽道取得突破,部分產品已在醫療機構開展臨床應用。
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