「迴旋鏢」重創美本土車企
2025-11-02 12:08 4,247次浏览杭州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。
輝煌時刻誰都有，別拿一刻當永久。城市競爭，不進則退。 在中部地區，武漢一直以絕對實力穩居中部第一城，長沙和鄭州對於「第二」的爭奪自2000年以來一直在你追我趕間攻防轉換，互有勝負。 2024年上半年，鄭州GDP為7252.4億元，長沙為7170.21億元，鄭州以82.19億元微弱優勢領先長沙。但依靠下半年發力，長沙奪回第二，全年總量超出鄭州700多億元。 2025年上半年，鄭州和長沙都取得不俗增長，兩城GDP分別為7329.3億元、7640.38億元，長沙繼續處在領跑位置。從同期來看，鄭州沒有繼續在半年報中實現對長沙的趕超。 目前，中國正叩響新一輪經濟周期的大門，產業結構調整、國際關係變化等瞬息萬變，這些都會深度影響城市經濟發展。 爭奪中部第二城，是長沙繼續領跑，還是鄭州再次反超，非常值得關注。 311.08億元，這是目前長沙對鄭州的領先優勢。 如果拉長時間的維度，長沙和鄭州關於中部第二城的爭奪一直相互緊咬。 如，在1978年至2008年這30 年期間，除中間個別年份外，鄭州大部分時間裡經濟總量都領先長沙。 從2009年開始，中部第二城逐步進入長沙時間，但對鄭州的領先優勢並不明顯，2018年長沙GDP超出鄭州860億元。但在2019年，鄭州則以15.48億元的微弱優勢反超長沙。短短一年後，2020年鄭州又被長沙逆轉。 此後，二者攻防轉換在經濟半年報，甚至每個季度都會上演。 長沙和鄭州均為中部地區重要工業城市和交通樞紐，二者在產業發展上則有所不同。 拿2025年上半年來說，工業都是二者的硬核支撐。長沙規模以上工業增加值同比增長8.2%，鄭州同比增長8.5%。 從驅動工業增長的引擎來看，二者各有優勢。工程機械、先進儲能材料等傳統支柱產業挺起長沙的「硬脊梁」，鄭州則是在電子信息和汽車製造業領域表現搶眼，構築競爭優勢。 如，長沙工程機械產值規模連續10餘年位居全國第一，集聚中聯重科、三一重工、山河智能等企業，全國70%的工程機械品種產自長沙，總產值佔據全國30%。 在電子信息領域，鄭州2025年上半年汽車製造業、電子信息工業增加值分別同比增長25%、11.8%。 目前，以智慧型手機、計算終端為核心，輻射智能傳感器、網絡安全等細分領域，2024年鄭州相關規上工業產值達7000億元，佔全市規上工業增加值的32.9%。 不過，在進出口上鄭州要領先長沙不少。 2025年上半年，鄭州進出口總額為2746.8億元，同比增長38.7%。相比之下，長沙進出口總額僅為1367.6億元，鄭州是長沙的2倍。 值得一提的是，新動能的培育都關乎兩城經濟體量能否繼續向上突圍，也事關誰能坐穩中部第二城。 長沙發力先進儲能材料，聚集了中偉新能源、巴斯夫杉杉、長遠鋰科、德賽電池等一大批先進儲能材料企業，成為國內產業鏈條最完備的先進儲能產業集聚區之一。 鄭州押注比亞迪等新能源汽車，試圖在「果鏈」之外，鍛造第二個增長引擎。2024年，鄭州下線新能源汽車62.6萬輛，由此帶動全市汽車年產量首次突破100萬輛大關。 不同的戰略性布局正在重塑兩座城市的產業基因，而轉型的深度不僅體現在新產業佔比，更在於技術自主性、產業鏈控制力和抗波動能力。 中部第二城的角力，實則是產業轉型深度與抗風險能力的賽跑。 當新一輪產業周期叩響大門，兩城的交鋒已超越GDP的簡單較量，誰率先打破路徑依賴，誰才能真正定義「領跑」。 (「三裡河」工作室)
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