中國完善券商分類監管體系 支持中小機構差異化發展
2025-10-25 08:00 1,352次浏览眼睛，這個只佔人體重量1%，卻承載了90%信息獲取量的重要器官，是人類感知世界的核心窗口。有這麼一個說法：每個人的一生都會至少患一種眼病。近視、老花、乾眼、白內障、青光眼、過敏性結膜炎、眼底視網膜變性……你的眼睛還好嗎？忙碌的眼科診所，在暑假期間更是「忙碌指數」翻倍，你是否也是拿著預約號焦急等待的一員？未來，我們的眼部健康靠誰來守護？ 本期《開講啦》邀請到眼科大夫林浩添，作為國內一流眼科醫院——中山大學中山眼科中心的管理者，他志在讓高標準的眼科診治服務觸達每一隻尋求清晰明亮的眼睛。現在，他帶著自己的「5年目標」走上舞臺，解鎖未來眼部健康的無限可能。 老花眼不戴眼鏡 大腦可能「不開心」 眼睛出現了老視問題但堅持不戴眼鏡，這個習慣到底好不好？林浩添表示：不好！這會導致患者感覺到疲憊和焦慮，而患者往往意識不到是眼睛的問題。林浩添解釋，因為大腦中位於枕葉的視覺中樞與管理情緒的額葉可能相互影響，看到清晰明亮的世界會讓人心情愉悅，反之則有可能讓人emo，甚至影響認知。林浩添的研究顯示，導致視力下降的疾病，例如白內障，可能加速大腦功能的退化。所以，當你感受到眼睛不適，千萬不要忽略了它發出的「求救信號」！ 眼科大夫都還戴眼鏡！ 近視眼手術不靠譜？ 中國的近視人數已經達到7億，角膜雷射手術、有晶體眼後房型人工晶體、屈光性晶體置換術是當前可選的手術治療方法，但想做近視眼手術的你是否有過遲疑？眼科大夫都戴眼鏡呢！這些技術靠譜嗎？究竟選哪種方式更好？林浩添表示：「誰說眼科大夫不做近視眼手術？我們醫院很多醫生就做了！」他告訴大家，目前近視眼手術在技術上已經相對成熟，包括醫生在內，是否選擇通過手術的方式解決近視問題是個人選擇。林浩添還提醒我們，每個人的眼睛狀況不同，是否適合接受手術治療需要到正規的醫療機構進行檢查，遵從醫囑！並且，相比於醫療手段，更重要的是——保護好雙眼！ 全球首個眼科大模型來了！ 我國是全球眼病患者最多的國家，林浩添告訴大家，對於眼科大夫來說，患者向來是「多得看都看不完」。據統計，中國超過7億人被近視困擾，乾眼症患病率可達52.4%，白內障作為全國第一大致盲眼病，60歲以上人群的白內障患病率更是高達80%！全國眼科醫生只有6萬多名，如何守護好14億雙眼睛？目前，更多的眼病患者並不在眼科醫院集中的大城市，而是在眼科醫療資源極度缺乏的偏遠地區。林浩添回憶眼科前輩們的叮囑：「解決這個問題，讓患者看上病、看好病，新一代醫生要思考什麼技術是我們上一代做不了，而你們這一代有條件做、必須做的。」於是，隨著大數據以及人工智慧技術的發展，2010年，林浩添帶領團隊依託中山眼科中心積累的海量眼科診療數據，開始著手於眼科診療的數智化，在2017年開設了全球首個眼科人工智慧門診，並在2024年推出全球首個、也是國內唯一一個通過網信辦備案的眼科大模型ChatZOC。他表示，目前的AI診斷技術雖然還達不到眼科「老專家」的水平，但是對於偏遠的、「沒得選」的眼病病患，眼科診斷大模型這位「主治專家」，能夠及時給他們提供「靠譜」的眼科診療方案。 你的模糊我的模糊 其實不一樣 如果你感到眼睛模糊了，你會如何描述自己的症狀？實際上，不同眼病造成的模糊是不一樣的。而這些「看不到，說得出」的眼病，醫生往往需要通過患者描述自己的視覺症狀去判斷病情，有時憑藉常規的經驗下結論也並非準確。林浩添講述了自己的一段經歷，曾經有一位患者在被問診時形容「我眼前有蟲子」，按常規經驗，大夫會很容易將之判斷為飛蚊症，但是林浩添通過詳細的診查發現，患者的眼睛裡是真的有一隻活生生的、在蠕動的蟲子！這雖然是極小概率事件，但看不到患者眼中的世界是診斷上的難題，醫生需要大量時間進行抽絲剝繭式的檢查，為此，醫生團隊再次使用上眼科大數據，利用數量龐大的門診病例作為基礎訓練AI，逐步還原出不同眼病下患者看到的世界，協助醫生進行診斷。 5年後，你的私人眼科醫生 可以裝在口袋裡 林浩添在《開講啦》的舞臺上立下了自己的「小目標」——5年後，要打造出每個人都能擁有的，裝在手機裡，放入口袋中的「眼科醫生」；能夠走進家家戶戶，守護眼健康的「魔鏡」，只要照照鏡子，就能收到關於眼睛健康狀態的提示；大城市裡，家附近10公裡以內就有一輛眼科巡診車，讓看病掛號再也不是難題；更高的夢想是，聯合各方打造「眼科飛行醫院」，載著醫生和診療設備的飛機隨時去到全球有需要的地方。林浩添表示，現在他們已經打造出了眼科大模型ChatZOC，去年團隊的5G智能眼科巡診車已經去到了108個城鄉地區，15萬患者因此得到了從未有過的「靠譜」診治，為城市的每一條街道生成實時更新的護眼指數。如今，他的「小目標」正一步步實現，那麼5年後，他的眼科大夢想，我們一起拭目以待吧！
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。
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