記者親歷|中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年紀念活動新聞中心首場記者見面會

2025-12-02 04:42 9,397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。

  從一臺機器人看製造業向新而行(年中經濟微觀察)   轉體、伸展、揮舞手臂……走進安徽蕪湖鳩江區的埃夫特智慧機器人股份有限公司製造交付中心,映入眼帘的是一批進行「上崗」前最後測試的工業機器人。一旁的一條生產線上,搬運、配對、組裝,工人默契配合,平均每小時就有一臺機器人從這裡下線。   我國是全球第一大機器人生產國,今年上半年,工業機器人產量同比增長35.6%。   「我們現在每個月要完成2000臺左右的生產任務。」埃夫特生產管理負責人張飛介紹,「5年前,公司一年的銷量也才這麼多。」   「去年機器人銷量為1.6萬臺。今年上半年,銷量就達到1萬臺左右,全年預計能突破2萬臺。」埃夫特弧焊產品總監尚旭冉介紹。   4年銷量翻三番,今年仍有望保持超25%的高增速,如何做到的?   「先前,我們的產品更多銷往光伏企業。近幾年,根據市場需要,我們還研發和生產了適合汽車、家電等製造的機器人產品。」在埃夫特副總經理張帷看來,消費品以舊換新政策帶來新能源汽車、電子產品、家電等銷量大幅上升,推動相關企業擴大生產規模、提升生產效率,給埃夫特帶來新的發展機遇,同時,國家持續推動製造業智能化改造,下遊企業對工業機器人的需求旺盛,公司有了更大的市場。   對此,錢潮智造(蕪湖)有限公司設備部門負責人湯連生深有感觸。   錢潮智造主要生產汽車等速驅動軸零部件。車間內,搬運機器人在產線與物料庫間穿梭,有條不紊地執行著搬運任務。「這63臺搬運機器人中,有58臺產自埃夫特。」湯連生介紹,公司先前購買進口搬運機器人,價格高,為尋求替代,來到16公裡外的埃夫特,買了一臺國產機器人作對比。   「測試結果顯示,國產機器人的穩定性、可靠性不比進口的差,價格卻便宜40%以上。兩家公司離得也近,有任何問題,解決很迅速。」湯連生說,新建車間時,錢潮智造果斷從埃夫特採購一批機器人,「如今,不止我們蕪湖工廠,集團在其他城市的工廠也用上了國產工業機器人。」   「提高產品性能,實現國產替代,離不開產業鏈上下遊合力攻關。」埃夫特平臺產品總監章林介紹。齒輪輪系傳動結構的機器人關節設計,曾是國內生產高性能工業機器人面臨的一大技術瓶頸。埃夫特與一家上遊關鍵零部件企業共同研發,耗時14個月解決了這一難題。如今,使用該技術的機器人已大規模投用到比亞迪、賽力斯等國內新能源車企的產線中。   去年我國工業機器人出口市場份額躍居全球第二,今年上半年出口增長61.5%,這其中也有埃夫特吸收轉化、向外發展的身影。   車間內的生產線上,6臺噴塗機器人配合2臺開門機器人,對車身內外進行模擬噴塗。   「這是我們去年搭建的汽車塗裝測試驗證線。」張帷介紹,「我們收購了有30多年噴塗機器人研發歷史的義大利CMA機器人公司,用兩年多時間完成技術消化。這些噴塗機器人就是我們在此基礎上研發的。」這款機器人不僅在國內的軌道交通、乘用車、汽車零部件等行業批量應用,還走出國門,受到義大利汽車企業瑪莎拉蒂、阿爾法·羅密歐等國外企業的青睞。   「僅6月份,我們就向客戶交付了100多臺噴塗機器人。」張帷說,30公裡外,年產能可達10萬臺的機器人超級工廠正加緊建設,新工廠將探索智慧機器人裝配機器人的模式,讓「機器人造機器人」逐漸變成現實。   人民日報   本報記者 李俊傑

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