“人工智能發(fā)展趨勢(shì)是從計(jì)算智能、感知智能邁向認(rèn)知智能，并將進(jìn)一步向行為智能、情感智能延伸，最終走向通用泛化的強(qiáng)智能。”中國(guó)工程院院士、同濟(jì)大學(xué)教授鄭慶華在第22屆中國(guó)計(jì)算機(jī)大會(huì)（CNCC2025）上表示。
近年來，AI（人工智能）技術(shù)加速迭代，正迎來爆發(fā)式發(fā)展。然而，大語言模型能否走向通用AGI（人工智能）？這一時(shí)刻又將何時(shí)到來？站在AI發(fā)展的十字路口，學(xué)界、業(yè)界依舊存在爭(zhēng)議。
10月22日至25日，CNCC2025在黑龍江省哈爾濱市舉辦，聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)、大模型、具身智能等前沿議題，百余名專家學(xué)者展開深度研討，共話數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代計(jì)算技術(shù)發(fā)展新趨勢(shì)。
CNCC2025大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)（主辦方供圖）
數(shù)字經(jīng)濟(jì)何去何從？
“數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一個(gè)大話題，也是一個(gè)時(shí)代話題，但什么是數(shù)字經(jīng)濟(jì)？還沒有達(dá)成共識(shí)。”中國(guó)科學(xué)院院士、北京大學(xué)教授梅宏率先拋出一個(gè)問題：數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否會(huì)像工業(yè)經(jīng)濟(jì)顛覆農(nóng)業(yè)社會(huì)那樣，推動(dòng)人類從工業(yè)社會(huì)邁向新社會(huì)形態(tài)？
“該怎樣理解將數(shù)據(jù)定義為‘關(guān)鍵生產(chǎn)要素’？”在梅宏看來，不同于土地、資金等傳統(tǒng)的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)既可能是自變量，又像是一種技術(shù)手段，可以帶來革命性的效率提升。
尤其針對(duì)當(dāng)前“談數(shù)據(jù)必談AI”的現(xiàn)狀，梅宏提出不同看法，“AI只是處理數(shù)據(jù)的一種方式，我們已有的處理數(shù)據(jù)方式還是要持續(xù)。”
對(duì)此，螞蟻集團(tuán)研究院院長(zhǎng)李振華表示認(rèn)可。他認(rèn)為，盡管AI使數(shù)據(jù)使用路徑和方法發(fā)生改變，但當(dāng)前AI應(yīng)用無法解決所有數(shù)據(jù)使用問題，不能依賴AI大模型完全解決數(shù)據(jù)流通卡點(diǎn)，仍需破解傳統(tǒng)數(shù)據(jù)使用中的關(guān)鍵問題。
而要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的共享和流通，打造高效率、低成本的數(shù)據(jù)流通基礎(chǔ)設(shè)施是重中之重。
“很多地方將數(shù)據(jù)流通基礎(chǔ)設(shè)施和其他基礎(chǔ)設(shè)施混在一起，并沒有認(rèn)識(shí)到其特殊性。”李振華指出，當(dāng)前數(shù)據(jù)供給存在“有價(jià)值未開放、開放無價(jià)值”的現(xiàn)實(shí)問題。
“目前各地都在推進(jìn)公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營(yíng)。”清華大學(xué)計(jì)算社會(huì)科學(xué)與國(guó)家治理實(shí)驗(yàn)室執(zhí)行主任、北京國(guó)際數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理研究院院長(zhǎng)孟慶國(guó)指出，公共數(shù)據(jù)因公共性需遵循開放原則，但其敏感性與市場(chǎng)化配置存在矛盾，完全開放難以推進(jìn)，并提出公共數(shù)據(jù)開放應(yīng)建立責(zé)任主導(dǎo)模式，向開發(fā)利用環(huán)節(jié)開放，在安全域內(nèi)通過授權(quán)形成產(chǎn)品后再落地等建議。
“數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)才是數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心。”北京大學(xué)信息技術(shù)高等研究院首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家張國(guó)有認(rèn)為，相較于數(shù)據(jù)交易問題，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的狀態(tài)及產(chǎn)生的結(jié)果，才是更值得關(guān)注和研究的核心問題。
大模型困境猶存
“大模型雖已成為AI主流，但本質(zhì)上仍然是擬合海量數(shù)據(jù)概率分布的‘統(tǒng)計(jì)相關(guān)性’工具，存在很多固有缺陷。”鄭慶華指出，當(dāng)前人類生產(chǎn)數(shù)據(jù)的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上大模型對(duì)數(shù)據(jù)的“渴求”。
同時(shí)，大模型的發(fā)展帶來了顯著的能源消耗問題。“參數(shù)的獲取要靠海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，且大模型存在災(zāi)難性遺忘、遷移能力差等問題。”鄭慶華解釋稱，大模型具有“喜新厭舊”的特點(diǎn)，微調(diào)雖然能夠提升大模型在新任務(wù)上的適應(yīng)能力，但損害了原有訓(xùn)練任務(wù)中的性能，因此，持續(xù)學(xué)習(xí)的新任務(wù)越多，舊任務(wù)的遺忘越嚴(yán)重。
“在一元二階邏輯測(cè)試中，主流大模型得分接近0分，離通用人工智能的要求還有巨大差距。”華為公司戰(zhàn)略研究院院長(zhǎng)周紅同樣關(guān)注到這一現(xiàn)象，并總結(jié)了當(dāng)前大模型存在三大核心挑戰(zhàn)：認(rèn)知偏差導(dǎo)致泛化能力弱；數(shù)據(jù)與能源效率極低；在組合爆炸與長(zhǎng)程推理上的能力存在明顯短板。
對(duì)此，他提出“世界模型”的解決方案，打破單一技術(shù)路徑依賴，構(gòu)建“經(jīng)驗(yàn)引擎+行動(dòng)引擎+理念引擎”三引擎協(xié)同體系，來滿足大模型在支撐復(fù)雜場(chǎng)景下的智能需求。
而在百度首席技術(shù)官王海峰看來，未來，通用大模型與場(chǎng)景大模型相輔相成、相互促進(jìn)：通用大模型是基礎(chǔ)，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)、算力和算法能力不斷提高技術(shù)天花板，通用大模型越來越強(qiáng)，其解決場(chǎng)景問題的能力也會(huì)越來越強(qiáng)；而場(chǎng)景模型更專注于行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景的理解，能夠滿足時(shí)間、資源和環(huán)境等約束，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)落地。
“人才是大模型發(fā)展的關(guān)鍵支撐。”盡管大模型發(fā)展仍存在多重困境，但王海峰認(rèn)為，隨著AI發(fā)展迅速，年輕人能快速掌握核心技術(shù)并發(fā)揮巨大作用，創(chuàng)造價(jià)值、擁抱變化、務(wù)實(shí)自驅(qū)、向善而行、開放合作，已成為AI時(shí)代的工程師文化。
具身智能新機(jī)遇
大模型的迅速發(fā)展，為具身智能的發(fā)展注入新動(dòng)力。
“具身智能的核心在于與物理世界交互并改變環(huán)境，其形態(tài)多樣，不限于人形機(jī)器人。”北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院前沿計(jì)算研究中心研究員王鶴表示，他對(duì)大模型在具身智能中的作用持審慎態(tài)度，認(rèn)為視覺-語言-動(dòng)作模型存在訓(xùn)練后泛化能力下降的問題，且自然界中許多智能體無需語言也能實(shí)現(xiàn)高級(jí)智能。
西安交通大學(xué)人工智能學(xué)院教授薛建儒則持不同意見。“大模型在任務(wù)理解、環(huán)境認(rèn)知和零樣本學(xué)習(xí)方面具有不可替代的價(jià)值。”他強(qiáng)調(diào)物理交互中的安全性至關(guān)重要，需要結(jié)合可解釋的物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法來構(gòu)建雙重保障。
而針對(duì)當(dāng)前圍繞具身智能的爭(zhēng)議，薛建儒認(rèn)為根源在于缺乏統(tǒng)一評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，并建議學(xué)術(shù)界應(yīng)堅(jiān)持探索通用具身智能路徑，與產(chǎn)業(yè)界聚焦特定場(chǎng)景的應(yīng)用開發(fā)并行推進(jìn)。
在北京工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院副院長(zhǎng)馬楠看來，具身智能需要實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)感知融合和行為智能，通過人機(jī)在環(huán)學(xué)習(xí)、專家示教等方式讓智能體持續(xù)成長(zhǎng)。
“安全問題需要建立分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)體系，不同場(chǎng)景下的相同動(dòng)作可能具有不同語義風(fēng)險(xiǎn)。”馬楠指出，尤其在大模型應(yīng)用方面，應(yīng)以任務(wù)需求為導(dǎo)向，在自動(dòng)駕駛等特定領(lǐng)域培育具備泛化能力的專業(yè)模型，“通過碎片化場(chǎng)景學(xué)習(xí)和持續(xù)迭代，能讓具身智能體逐步獲得人類級(jí)理解能力，最終實(shí)現(xiàn)安全可靠的人機(jī)共融。”
此外，中國(guó)工程院院士、北京航空航天大學(xué)教授趙沁平提出“共身智能”的概念。他指出，當(dāng)前AI主要是基于數(shù)據(jù)和算法的“仿生智能”，而VR是構(gòu)建逼真環(huán)境的“仿真智能”，難點(diǎn)在于如何將兩者結(jié)合，讓數(shù)字世界、物理世界和人類世界實(shí)現(xiàn)真正的三界融合。
“在虛擬對(duì)象與物理對(duì)象之間建立實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通道，從而實(shí)現(xiàn)虛實(shí)聯(lián)動(dòng)的閉環(huán)，最終AI系統(tǒng)與人類形成雙向互動(dòng)、共同進(jìn)化的伙伴關(guān)系。”趙沁平認(rèn)為，這將進(jìn)一步改善生產(chǎn)生活，例如通過模擬仿真進(jìn)行汽車的破壞性實(shí)驗(yàn)，能節(jié)省大量時(shí)間和經(jīng)費(fèi)，醫(yī)療上通過模擬人體和病體，利用手術(shù)模擬器取代動(dòng)物試驗(yàn)等。
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