21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者周瀟梟 見(jiàn)習(xí)記者冉黎黎 北京報(bào)道 10月15日，國(guó)務(wù)院以“強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)保障作用，以標(biāo)準(zhǔn)升級(jí)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”為主題，進(jìn)行第十六次專題學(xué)習(xí)。國(guó)務(wù)院總理李強(qiáng)強(qiáng)調(diào)，強(qiáng)化人工智能等數(shù)字技術(shù)賦能，系統(tǒng)推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)制定修訂。
同日，工業(yè)和信息化部部長(zhǎng)李樂(lè)成在北京會(huì)見(jiàn)美國(guó)蘋(píng)果公司首席執(zhí)行官蒂姆·庫(kù)克時(shí)表示，中國(guó)將堅(jiān)定不移推進(jìn)高水平對(duì)外開(kāi)放，大力推進(jìn)“智能產(chǎn)業(yè)化”和“產(chǎn)業(yè)智能化”。
人工智能發(fā)展受到高度重視。展望“十五五”，如何深入推進(jìn)“智能產(chǎn)業(yè)化”和“產(chǎn)業(yè)智能化”？如何看待人工智能在不同行業(yè)滲透深度存在的差異？未來(lái)還會(huì)持續(xù)涌現(xiàn)“更強(qiáng)模型”嗎？針對(duì)相關(guān)問(wèn)題，21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者專訪了中國(guó)信通院人工智能所副總工程師孫鑫。
孫鑫主要從事人工智能、信息通信、科技創(chuàng)新等領(lǐng)域研究，曾主持參與多項(xiàng)省部級(jí)課題和決策咨詢專項(xiàng)，核心支撐人工智能、科技創(chuàng)新等多項(xiàng)國(guó)家重大戰(zhàn)略。
孫鑫表示，人工智能領(lǐng)域有幾個(gè)重要趨勢(shì)，其中之一是軟硬件深度協(xié)同、高效融合成為大模型研發(fā)新范式。未來(lái)，極致的軟硬協(xié)同將是支撐大模型快速迭代的關(guān)鍵所在。同時(shí)，智能體成為大模型應(yīng)用的主要形態(tài)，正在加速形成智能體經(jīng)濟(jì)。
智能體是數(shù)字員工的初級(jí)形態(tài)。當(dāng)前智能體相比大模型能夠自主完成復(fù)雜任務(wù)，可以獲得比單一模型更好的性能表現(xiàn)，但能力仍有很大提升空間，推動(dòng)互聯(lián)互通和長(zhǎng)難任務(wù)處理是當(dāng)前智能體技術(shù)創(chuàng)新的主旋律。
另外，人工智能賦能行業(yè)的路徑符合“從數(shù)字化水平較好的領(lǐng)域率先突破，再逐步擴(kuò)散到更多行業(yè)”的推進(jìn)特征。當(dāng)前，人工智能在不同行業(yè)的滲透深度存在差異是客觀現(xiàn)實(shí)。在推進(jìn)行業(yè)應(yīng)用過(guò)程中，需要關(guān)注兩個(gè)方面的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，即行業(yè)水平與轉(zhuǎn)型路線的協(xié)調(diào)統(tǒng)一、技術(shù)能力與實(shí)際需求的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。
中國(guó)信通院人工智能所副總工程師孫鑫。（受訪者供圖）
軟硬協(xié)同將是大模型迭代關(guān)鍵
《21世紀(jì)》：在“十四五”已打下的基礎(chǔ)之上，“十五五”期間如何進(jìn)一步推進(jìn)“智能產(chǎn)業(yè)化”和“產(chǎn)業(yè)智能化”？
孫鑫：要加快推動(dòng)人工智能向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，重點(diǎn)既在技術(shù)創(chuàng)新，也在應(yīng)用牽引，需要一體化布局。最近一年，我們觀察到人工智能領(lǐng)域幾個(gè)重要趨勢(shì)。
一是基礎(chǔ)大模型迭代速度加快，新技術(shù)創(chuàng)新路徑蓄勢(shì)待發(fā)。中國(guó)信通院“方升”大模型基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，全球大模型迭代速度不斷加快。去年以來(lái)，多模態(tài)模型理解能力整體提升90%，TOP1模型迭代周期從去年的幾個(gè)月縮短至幾周。
二是軟硬件深度協(xié)同、高效融合成為大模型研發(fā)新范式。人工智能前沿創(chuàng)新離不開(kāi)強(qiáng)大的算力底座，需要模型與芯片、框架、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)等軟硬件體系緊密協(xié)同。現(xiàn)在大模型訓(xùn)練和推理計(jì)算量仍保持高速增長(zhǎng)，對(duì)智能計(jì)算提出更高需求，單靠智算芯片硬件的提升無(wú)法達(dá)到這么快的增速，也面臨越來(lái)越大的能源消耗瓶頸。未來(lái)，極致的軟硬協(xié)同將是支撐大模型快速迭代的關(guān)鍵所在。
三是智能體成為大模型應(yīng)用的主要形態(tài)，正在加速形成智能體經(jīng)濟(jì)。目前，市場(chǎng)上涌現(xiàn)出了多種智能體形態(tài)。越來(lái)越多的行業(yè)用戶把開(kāi)發(fā)垂直行業(yè)智能體作為人工智能應(yīng)用的主要方向。人工智能手機(jī)、具身智能機(jī)器人等產(chǎn)品也成為搭載智能體的新型設(shè)備。智能體產(chǎn)業(yè)鏈不斷完善，成為智能經(jīng)濟(jì)的重要支撐力量。
四是開(kāi)源帶動(dòng)“群體進(jìn)化”和人工智能普惠發(fā)展。特別是今年春節(jié)以來(lái)，開(kāi)源模型的發(fā)展，進(jìn)一步激活公有云、一體機(jī)等AI市場(chǎng)，基于開(kāi)源的衍生模型日益繁榮，極大降低了大模型落地應(yīng)用的門(mén)檻，為人工智能發(fā)展帶來(lái)新機(jī)遇。
智能體是數(shù)字員工的初級(jí)形態(tài)
《21世紀(jì)》：未來(lái)還會(huì)持續(xù)涌現(xiàn)“更強(qiáng)模型”嗎？這種“更強(qiáng)”將主要體現(xiàn)在哪些維度？
孫鑫：近期人工智能所研究團(tuán)隊(duì)對(duì)當(dāng)前及未來(lái)一段時(shí)間的發(fā)展方向進(jìn)行了深入觀察，可以從中找到模型能力增強(qiáng)方向的幾點(diǎn)思考。
基礎(chǔ)模型方面，語(yǔ)言基礎(chǔ)超級(jí)模型開(kāi)始深度集成多種能力，模型推理能力成為衡量模型“聰明”與否的重要指標(biāo)。
其中，頭部大模型表現(xiàn)出顯著的集成特征，一方面通過(guò)路由融合集成多種關(guān)鍵能力，可根據(jù)任務(wù)需求自動(dòng)激活模型的思考或非思考能力，大幅提升運(yùn)行效率，降低計(jì)算的成本；另一方面通過(guò)與真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景交互，基于Agentic RL（面向智能體的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）技術(shù)賦予模型自主規(guī)劃、調(diào)用工具、因果推斷能力，提升在應(yīng)用場(chǎng)景中的表現(xiàn)。多模態(tài)大模型深度融合理解和生成能力，原生多模態(tài)架構(gòu)逐漸走向成熟。
智能體方面，加速?gòu)母兄J(rèn)知向自主決策執(zhí)行演進(jìn)，成為大模型應(yīng)用的主要形態(tài)。中國(guó)信息通信研究院“方升”智能體基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果顯示，當(dāng)前智能體相比大模型能夠自主完成復(fù)雜任務(wù)，可以獲得比單一模型更好的性能表現(xiàn)。
世界模型方面，作為AI系統(tǒng)理解、推理并預(yù)測(cè)物理世界的“內(nèi)部模擬器”，世界模型加速構(gòu)建數(shù)據(jù)生成、動(dòng)作解釋、環(huán)境交互、場(chǎng)景重建四類核心能力。目前主要有三條技術(shù)路線。
一是聚焦大模型增強(qiáng)，如OpenAI的Sora、谷歌Genie系列模型等，這類模型融合Transformer與Diffusion，正成為構(gòu)建數(shù)字世界的“模擬器”。
二是大模型與物理引擎融合，如World Labs的Marble、騰訊HunyuanWorld-Voyager等，這類模型錨定物理規(guī)則、賦能高可靠生成，打造可解釋的世界預(yù)測(cè)范式。
三是其他路徑的探索，如Meta的JEPA系列，這類模型拋棄像素級(jí)生成，專注于學(xué)習(xí)世界的抽象表征與預(yù)測(cè)潛在狀態(tài)。
雖然世界模型的發(fā)展還面臨不少挑戰(zhàn)，但未來(lái)具有泛化能力強(qiáng)、物理一致性高、可解釋性強(qiáng)的“通用世界模型”將成為學(xué)界與業(yè)界共同努力的目標(biāo)，最終成為AI通向AGI（通用人工智能）的關(guān)鍵基石。
具身智能方面，接下來(lái)，場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)-模型-本體的三位一體聯(lián)合設(shè)計(jì)與閉環(huán)優(yōu)化，正逐步成為具身智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵路徑。具身智能將以突破具身圖靈測(cè)試為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)生物級(jí)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)能力，并在復(fù)雜動(dòng)態(tài)的環(huán)境中展現(xiàn)出前所未有的靈活性和適應(yīng)性。
AI未來(lái)發(fā)展路徑仍有很大不確定性，大膽預(yù)測(cè)的話，或許有如下幾個(gè)可能性。
一是強(qiáng)化學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)取得重大突破，世界模型技術(shù)路徑逐步清晰。
二是新的模型架構(gòu)出現(xiàn)。效率更高、性能更好，或者可信水平更高的非Transformer架構(gòu)出現(xiàn)。
三是新型計(jì)算技術(shù)走向?qū)嵱谩Ｄ壳斑€在實(shí)驗(yàn)室的光計(jì)算、類腦計(jì)算、量子計(jì)算、生物計(jì)算等新興計(jì)算技術(shù)一旦投入實(shí)用，將會(huì)帶來(lái)人工智能技術(shù)體系的重構(gòu)。
《21世紀(jì)》：2025年被視為智能體元年。未來(lái)智能體發(fā)展具有怎樣的提升和想象空間？
孫鑫：智能體是數(shù)字員工的初級(jí)形態(tài)。智能體有豐富的想象空間，但能力仍有很大提升空間，推動(dòng)互聯(lián)互通和長(zhǎng)難任務(wù)處理是當(dāng)前智能體技術(shù)創(chuàng)新的主旋律。
一方面，通信協(xié)議成為智能體與外界交互的“橋梁”，擴(kuò)展模型能力邊界。MCP、A2A等智能體通信協(xié)議可以降低系統(tǒng)集成復(fù)雜性，解決數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題。今年以來(lái)，智能體網(wǎng)絡(luò)也受到了越來(lái)越多的關(guān)注，但其落地推廣仍面臨一定挑戰(zhàn)。
另一方面，智能體發(fā)展還需要提升長(zhǎng)時(shí)間執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力。長(zhǎng)程性體現(xiàn)了智能體在跨越較長(zhǎng)時(shí)間周期的復(fù)雜任務(wù)中達(dá)成目標(biāo)的能力。相關(guān)研究顯示，過(guò)去兩三年，智能體能完成任務(wù)的長(zhǎng)度大約每7個(gè)月翻一番。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)企業(yè)進(jìn)行了不同程度的探索。未來(lái)，智能體將能夠獨(dú)立完成大量需要人類數(shù)天或數(shù)周才能完成的任務(wù)，加速開(kāi)啟智能原生應(yīng)用時(shí)代。
AI應(yīng)用需關(guān)注能力與需求的協(xié)調(diào)統(tǒng)一
《21世紀(jì)》：對(duì)于實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化這一關(guān)鍵任務(wù)，發(fā)展人工智能是必答題而非選擇題。目前，人工智能在不同行業(yè)的滲透深度和效果存在差異，如何看待這種差異？展望“十五五”時(shí)期，是否有必要主動(dòng)拉平這種差異？
孫鑫：從發(fā)展規(guī)律和應(yīng)用態(tài)勢(shì)來(lái)看，人工智能賦能行業(yè)的路徑符合數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的一般客觀規(guī)律，即遵循“從數(shù)字化水平較好的領(lǐng)域率先突破，再逐步擴(kuò)散到更多行業(yè)”的推進(jìn)特征。
一方面率先在數(shù)字原生領(lǐng)域規(guī)模化應(yīng)用，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字原生領(lǐng)域，憑借天然的數(shù)據(jù)沉淀優(yōu)勢(shì)、成熟的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以及海量的用戶基礎(chǔ)，率先形成人工智能應(yīng)用的規(guī)模化落地。例如，互聯(lián)網(wǎng)搜索、社交、購(gòu)物、寫(xiě)作、編程等領(lǐng)域紛紛接入大模型、拓展新業(yè)態(tài)，這些應(yīng)用不僅提升了服務(wù)效率，還為用戶帶來(lái)了全新的交互體驗(yàn)。
另一方面逐步向金融、醫(yī)療、交通等數(shù)字化程度較高的行業(yè)滲透，重要場(chǎng)景應(yīng)用賦能成效顯著。比如，人工智能在自動(dòng)駕駛的應(yīng)用也隨著大模型的發(fā)展正實(shí)現(xiàn)新的突破。這些先導(dǎo)應(yīng)用都建立在行業(yè)既有的數(shù)字化基礎(chǔ)之上，同時(shí)也加速了相關(guān)行業(yè)的數(shù)字化向智能化的重構(gòu)進(jìn)程。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步普惠化和各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面推進(jìn)，人工智能將在制造、能源更多實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)深度應(yīng)用，與更加復(fù)雜的物理場(chǎng)景和核心生產(chǎn)流程相結(jié)合，推動(dòng)生產(chǎn)力更大的變革性突破。
當(dāng)前，人工智能在不同行業(yè)的滲透深度存在差異是客觀現(xiàn)實(shí)。人工智能技術(shù)發(fā)展速度“一日千里”是本輪人工智能發(fā)展的重要特點(diǎn)，不同行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)、資源供給能力、對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)等相關(guān)情況均不一致，一定程度上影響了人工智能在不同行業(yè)中的應(yīng)用速度。
在推進(jìn)行業(yè)應(yīng)用過(guò)程中，需要關(guān)注兩個(gè)方面的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，即行業(yè)水平與轉(zhuǎn)型路線的協(xié)調(diào)統(tǒng)一、技術(shù)能力與實(shí)際需求的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。堅(jiān)持市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)，結(jié)合場(chǎng)景價(jià)值、技術(shù)特征等因素因業(yè)施策，制定符合企業(yè)實(shí)際的智能化轉(zhuǎn)型路線。可以在基礎(chǔ)好、需求大的高價(jià)值場(chǎng)景先行先試，從資源、技術(shù)、治理、體制機(jī)制等不同方面突破落地卡點(diǎn)、堵點(diǎn)、難點(diǎn)，形成示范帶動(dòng)效應(yīng)后擴(kuò)大場(chǎng)景范圍。
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