「立邦」創始人吳清亮去世 家鄉人追憶其愛鄉情懷
2026-01-14 08:05 1,952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。
北京8月13日電 (孔令佑)當地時間12日，在沙烏地阿拉伯吉達進行的2025國際籃聯男籃亞洲杯八強資格賽中，韓國隊以99:66輕取關島隊，與中國隊會師四分之一決賽。隨著淘汰賽階段的到來，中國隊將迎來本屆賽事的真正考驗。 小組賽階段，中國男籃先後以93:88、100:69、90:68戰勝東道主沙特隊、印度隊和約旦隊，完成了小組賽全勝的階段性任務。這也是中國男籃時隔10年再次以小組賽全勝戰績出線。 從小組賽表現來看，中國男籃有亮點，亦有不足。 三分球逐漸取代傳統內線優勢成為新的制勝法寶。三場小組賽場均三分球命中率高達43.8%，居16支參賽隊之首。 首戰沙特隊，趙睿和程帥澎的關鍵三分球幫助球隊穩住局面；次輪比賽，胡明軒、趙嘉義和王俊傑三人合計命中11記三分球，助球隊大勝印度隊；收官戰面對約旦隊，程帥澎單場5記三分球，成為球隊獲勝的功臣。中國男籃的三分火力分布均衡，展現出團隊投射能力。 新生力量加速成長。此番中國男籃陣容中，周琦、楊瀚森、趙繼偉等七位主力球員缺陣，12人名單中僅趙睿、胡金秋和胡明軒三人有亞洲杯參賽經驗。但從賽況看，年輕隊員表現不俗。如20歲小將王俊傑雖是首次代表中國隊出戰，卻憑藉穩定的投籃、出色的單防能力以及敢打敢拼的氣質，逐步成長為全能型鋒線；程帥澎亦成為可靠的外線投手。 其他隊員也在各自位置上作出貢獻：廖三寧的組織串聯、高詩巖的頑強防守，就連替補席上的雷蒙、李祥波等球員，上場即能投入戰鬥，多次用積極拼搶改變比賽節奏。 全隊的精神面貌亦可圈可點。正如主教練郭士強所言，「我們這支隊伍，我認為是(近年來)最團結、凝聚力最強、最無私奉獻的一支球隊」。他還表示，中國隊在賽場上的專注力和執行力值得肯定。 但進攻端的隱憂不容忽視。面對聯防戰術時，球隊的進攻效率明顯下降，失誤率上升，這一短板在與約旦隊的較量中尤為突出。此外，輪換陣容發揮不穩同樣影響了比賽的延續性。 防守端的問題同樣值得關注。由於缺少周琦和楊瀚森兩大內線支柱，中國隊的護筐能力有所下滑。數據顯示，小組賽三戰場均讓對手搶下9個前場籃板並完成二次進攻。胡金秋雖然場均能貢獻8.7個籃板，但習慣於四號位的他不得不同時承擔護筐和換防的任務，體能消耗極大。餘嘉豪雖然身高佔優，但移動速度偏慢，容易被對手針對。 當地時間14日，中韓男籃將再度狹路相逢。在亞洲杯賽場上，這對東亞老對手的碰撞向來激烈異常：2015年長沙亞錦賽(亞洲杯的前身)，中國隊在一度落後20分的絕境下逆轉取勝；而2022年亞洲杯時，兩隊17次交替領先，最終缺兵少將的中國隊敗於坐擁歸化球員羅健兒的韓國隊。 如今的韓國隊依然保持著鮮明的戰術特色：快速的攻防轉換配合精準的三分投射。小組賽末輪三分球38投22中，一舉擊敗上屆亞軍黎巴嫩隊。儘管對陣關島隊三分失準，但韓國隊仍依靠防守反擊和團隊配合大比分取勝。不過，這支韓國隊內線高度不足，主力球員也遭遇傷病困擾。 面對「宿敵」韓國隊，能否在保證自身進攻流暢性的同時，最大限度限制對手的外線發揮，或將成為中國男籃的一大考驗。 從小組賽到淘汰賽，比賽的強度和對抗將全面提升。倘若戰勝韓國隊，中國隊或將接連面對紐西蘭隊和澳大利亞隊，這些硬仗將成為這支年輕球隊的「試金石」。無論最終結果如何，這支中國男籃的表現都將為未來的發展提供重要參考。(完)
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