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中國工程院院士楊善林:強化基礎研究,夯實AI“領跑”根基

2025-08-22 08:03:05 來源: 科技日報 點擊數(shù):

科技日報記者 洪敬譜  實習生 吳語飛

前不久,搭載天舟九號貨運飛船的長征七號遙十運載火箭在我國文昌航天發(fā)射場成功發(fā)射。此次任務中,由中國工程院院士、合肥工業(yè)大學學術委員會主任楊善林等專家牽頭,聯(lián)合相關單位共同研制的非接觸式智能生理檢測裝置隨天舟九號上行中國空間站,正式承擔起航天員在軌生理監(jiān)測的重要使命。這一創(chuàng)新成果是楊善林院士團隊用人工智能技術服務國家重大戰(zhàn)略需求的典型實踐。

楊善林長期深耕智能決策理論、信息系統(tǒng)技術及管理系統(tǒng)工程領域,始終聚焦AI技術跨領域應用。他帶領團隊在AI系統(tǒng)研發(fā)中突破多項關鍵技術,產出一系列原創(chuàng)性成果。目前,這些成果已廣泛應用于我國分級診療、應急救援及航空航天等重要領域,為相關行業(yè)高質量發(fā)展注入強勁技術動能。

近日,楊善林接受了科技日報記者專訪,分享他關于AI如何影響經(jīng)濟社會的思考。

AI引發(fā)的變革才剛剛開始

記者:目前全球都在大力發(fā)展AI,您認為AI發(fā)展將會經(jīng)歷哪些階段?

楊善林:當前,AI正處于新一輪科技革命和產業(yè)革命爆發(fā)初期,AI作為一種顛覆式技術的影響已開始顯現(xiàn),但從歷史角度來看,其引發(fā)的變革剛剛開始。

我認為AI發(fā)展未來將經(jīng)歷三個階段:一是工程探索驅動的經(jīng)驗積累期,其核心特征是依賴經(jīng)驗試錯創(chuàng)新,缺乏完善理論支撐;二是歸納探索驅動的理論構建期,各類理論百家爭鳴,聚焦解釋智能機理、尋找構建規(guī)律;三是理論指導驅動的技術成熟期,AI成為通用技術,全面融入社會,引發(fā)系統(tǒng)性變革。

記者:AI如何影響產業(yè)結構和產業(yè)發(fā)展思路?

楊善林:AI為經(jīng)濟社會發(fā)展提供了強大動力,深刻改變著產業(yè)結構與全球格局。它推動產業(yè)升級與結構調整,加速高科技產業(yè)、服務業(yè)發(fā)展,促使全球經(jīng)濟向高端化、智能化、信息化轉型,有望重塑未來格局。AI輻射力極強,各國AI發(fā)展競爭成敗將影響生物醫(yī)藥、智能制造、數(shù)字經(jīng)濟等高技術領域,成為一個國家掌握發(fā)展主動權的關鍵。

AI將提升生產效率,進而催生個性化、定制化商業(yè)模式,取代傳統(tǒng)產品模式。因此,定制化能力將成為企業(yè)核心競爭力。在此過程中,傳統(tǒng)服務業(yè)的工作思路將逐步滲透到制造業(yè)乃至農業(yè)。在這些領域,快速挖掘用戶需求并將其映射到產品端,也將逐步成為一種新興的商業(yè)模式。

記者:未來勞動者需要具備哪些新技能,才能更好地適應這種新變化?

楊善林:社會性是勞動者區(qū)別于AI和機器的核心屬性。溝通、組織、領導等社會技能將成為人類的核心競爭力,這也是服務業(yè)將進一步發(fā)展壯大的關鍵原因。此外,智能工具的使用能力將成為一種基本能力,成為篩選勞動者的基礎門檻。使用智能工具將像現(xiàn)在人們使用計算機、辦公軟件等一樣普遍。因此,建議勞動者積極擁抱AI,學習相關技能。

我國AI發(fā)展優(yōu)勢和短板并存

記者:我國在AI領域的發(fā)展現(xiàn)狀如何?

楊善林:我國AI發(fā)展已躋身世界第一梯隊,形成了較為完備的產業(yè)體系、技術鏈條和應用生態(tài)。在智能語音、計算機視覺、智能制造等應用領域,我國展現(xiàn)出強勁競爭力,企業(yè)和科研機構的工程轉化能力尤為突出。相比其他國家,我國在工程實踐和技術應用中具備獨特優(yōu)勢:政府通過頂層設計與資源整合推動技術成果快速落地,龐大的數(shù)據(jù)資源和廣闊的應用場景為AI的快速演進提供了肥沃的土壤。

記者:與發(fā)達國家相比,我國AI在基礎研究、技術創(chuàng)新等方面有哪些優(yōu)劣勢?

楊善林:在技術創(chuàng)新層面,我國在算法優(yōu)化、大模型訓練、芯片設計等領域持續(xù)突破,一批成果的涌現(xiàn)提升了我國在全球的話語權,也加速了AI與工業(yè)、醫(yī)療等領域的融合。但短板同樣明顯,在基礎理論研究領域我國仍與美歐存在差距,本土顛覆性原創(chuàng)成果較少,部分核心理論、關鍵架構仍依賴國外成果,這限制了我國從“跟跑并跑”向“領跑”的躍升。

記者:針對這些短板,您有哪些建議?

楊善林:我建議進一步加大對AI基礎研究的支持和引導力度,構建鼓勵原創(chuàng)的科研生態(tài),支持科研人員進行“從0到1”的探索。同時,深化產學研融合,優(yōu)化評價與資源配置機制,強化基礎研究向原創(chuàng)技術的轉化,夯實我國未來在AI領域實現(xiàn)持續(xù)引領的根基。

記者:您的團隊助力眾多傳統(tǒng)行業(yè)借助AI實現(xiàn)了轉型升級。可否舉例談談AI應用給產業(yè)帶來的變革?

楊善林:在汽車制造領域,我們與奇瑞等企業(yè)合作,突破了多項關鍵技術。在自動駕駛方面,我們合作創(chuàng)新大模型驅動的雙層端到端架構,在上層模塊進行復雜場景推理與行為規(guī)劃,在下層進行安全保障與運動控制,從而大幅增強自動駕駛的安全性。在研發(fā)環(huán)節(jié),我們研發(fā)了基于自注意力機制的汽車三維CAD模型風阻預測技術,可快速生成模型的流場預測結果,為汽車外形設計的敏捷迭代提供支撐。在全生命周期管理方面,我們提出了功能智能、流程智能、系統(tǒng)智能三步走的智能化轉型升級路徑,通過知識圖譜、大模型、智能體、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新興技術的綜合應用,提升企業(yè)精細化管理與柔性化生產制造能力。

醫(yī)療領域則聚焦智慧管理與高端裝備。我們提出“醫(yī)聯(lián)網(wǎng)”概念,攻關數(shù)據(jù)治理、服務協(xié)同等難題,助力醫(yī)療體系數(shù)字化轉型。圍繞高端醫(yī)療裝備,我們攻克了體內三維感知、遠程手術指導等技術難題,首創(chuàng)智能移動微創(chuàng)手術裝備系統(tǒng)。該成果成為我國首臺套滿足海陸空高機動需求的裝備,已推廣至1200余家醫(yī)院,并出口50余國,獲172項知識產權及多項獎勵。此外,團隊在智能醫(yī)療服務管理系統(tǒng)、非接觸式生理檢測系統(tǒng)等方面也有多項創(chuàng)新成果。

打通從技術向產業(yè)轉化“最后一公里”

記者:AI未來發(fā)展將呈現(xiàn)哪些特點?將怎樣影響我們的生活?

楊善林:全球AI未來將呈現(xiàn)三大發(fā)展方向,一是從工具型AI向智能代理轉變,2025年已有更多AI產品獨立執(zhí)行復雜任務,它們廣泛應用于各行業(yè);二是多模態(tài)能力與推理能力顯著提升,AI能融合處理文本、圖像等多類數(shù)據(jù),思維更接近人類;三是成本效率持續(xù)優(yōu)化,盡管訓練成本上升,但推理成本大幅下降,硬件能效提升,便攜設備將普遍集成AI系統(tǒng)。

這會產生深遠且全面的影響。在市場規(guī)模方面,全球AI市場未來五年將保持高速增長,成為推動全球經(jīng)濟增長的重要引擎。就業(yè)方面,AI會創(chuàng)造許多新的工作機會,這意味著人力資源結構將發(fā)生根本性調整。產業(yè)變革也將加速推進,中小企業(yè)將會通過AI自動化任務提升生產力。更重要的是,AI將深度融入社會治理、醫(yī)療健康、教育等領域,推動社會向更加智能化、高效化方向發(fā)展,從而重塑人類生產生活方式。

記者:在向這個方向前進過程中,我國AI發(fā)展面臨哪些困難和挑戰(zhàn)?

楊善林:技術層面,我們在基礎AI理論、算法創(chuàng)新和高端芯片等核心技術方面仍需實現(xiàn)重大突破,這直接影響我國AI技術的自主創(chuàng)新能力。更為嚴峻的是,外部技術限制加劇,西方出口管制導致我國獲取先進計算資源困難,推高了模型訓練與推理成本,迫使我國必須加快自主研發(fā)步伐。

產業(yè)層面,首先面臨的是人才短缺問題。這不僅體現(xiàn)為AI算法和工程技術人才不足,更體現(xiàn)為既懂技術又懂應用場景的復合型人才稀缺。此外,打通從技術向產業(yè)轉化的“最后一公里”問題突出,如何將AI技術真正轉化為現(xiàn)實的經(jīng)濟生產力和社會價值,仍需在應用場景挖掘、商業(yè)模式創(chuàng)新等方面持續(xù)探索和突破。

記者:在您看來,應如何破解這些難題?

楊善林:我認為,解決這些困難可從三方面著手。

其一,要實現(xiàn)關鍵核心技術的自主可控,需要在芯片、算法、軟件平臺等全鏈條實現(xiàn)突破,這直接關系到產業(yè)安全與國家競爭力。其二,需構建完善的人才培養(yǎng)與創(chuàng)新生態(tài),國家應加快培育高級技術人才和復合型領軍人才。其三,在確保技術安全的前提下,制定兼具前瞻性與靈活性的開放協(xié)同產業(yè)政策,為產業(yè)生態(tài)的快速發(fā)展提供保障。

教育核心應向傳授“構建能力”轉變

記者:您認為我國應該采取哪些措施培養(yǎng)更優(yōu)秀的AI人才參與國際競爭?

楊善林:我國AI人才培養(yǎng)需緊扣兩個核心,即多元化培育與原始創(chuàng)新力鍛造。

先說多元化培育。AI絕非單一技術領域,其發(fā)展與應用呈現(xiàn)鮮明的多層級、跨學科特性。從創(chuàng)新維度看,AI涵蓋理論創(chuàng)新、技術創(chuàng)新、應用創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、生態(tài)創(chuàng)新、集成創(chuàng)新等全方位的創(chuàng)新模式,在國家層面需實現(xiàn)“全要素覆蓋”——可以有短板,但不能有缺項。因此,每種創(chuàng)新都需要相應的專業(yè)人才支撐,這是創(chuàng)新模式的多元化。從學科融合看,AI正在重塑各個領域,“AI+”不僅改變了各學科的內涵,更拓展了其外延,比如AI與生物學結合催生計算生物學,這要求各專業(yè)人才都需具備AI素養(yǎng),形成“專業(yè)領域+AI能力”的復合結構,這是知識體系的多元化。此外,AI人才培養(yǎng)還需覆蓋不同社會層級與年齡段,從基礎教育階段普及AI思維,到企業(yè)從業(yè)者的技能升級,再到科研人員的前沿探索,形成全民參與的創(chuàng)新生態(tài),才能真正激活AI發(fā)展的內生動力。

再談原始創(chuàng)新力。當前AI正經(jīng)歷一場巨大的認知革命,智能的本質與規(guī)律逐步被揭示,而這一過程中存在大量“無人區(qū)”——前人未涉足的科學問題、未突破的技術瓶頸。我國與全球各國站在了同一起跑線上,要實現(xiàn)從“跟跑并跑”到“領跑”的跨越,必須培養(yǎng)能在黑暗中探路的人才。這些人才需要敢于質疑既有理論,打破路徑依賴的定式思維,具備“從0到1”的原創(chuàng)能力。

記者:為了應對這些人才培養(yǎng)需求,我們的教育方式應做出哪些調整?

楊善林:AI技術的快速迭代,讓知識與技能的“保質期”越來越短,因此教育的核心必須從“傳授知識”向“構建能力”轉變。

能力構建要聚焦三大維度,一是終身學習能力,能快速掌握新知識、適配新技術迭代;二是創(chuàng)新實踐能力,善于將理論轉化為解決復雜問題的方案,在真實場景中驗證想法;三是系統(tǒng)思維能力,能從跨學科視角拆解問題、整合資源。

記者:您的科研團隊圍繞AI領域開展了哪些部署和研究?

楊善林:圍繞AI領域的研究,我們做了體系化的部署和研究,具體包括大模型的結構設計、涌現(xiàn)機理、科學基礎、數(shù)據(jù)工程、安全倫理,以及具身智能等。

例如,團隊研制的非接觸式智能生理檢測裝置“首望”,通過非接觸式觀測人的面部信息和模型推演計算來實現(xiàn)對航天員在軌生理檢測。它已成為支撐空間站運行與工程航天醫(yī)學實驗領域研究的一項重要產品,將為在軌運動負荷及其疲勞狀態(tài)評估提供新技術手段。

致青年科技人才

廣大青年科技人才當培養(yǎng)博大的家國情懷,厚植對人民的無限熱愛,以科技之力回應時代所需、民生所盼;當錘煉高尚的人格魅力,秉持獨立思考的精神特質,不盲從、敢質疑,在探索真理的道路上堅守初心;當構建寬宏的知識結構,鍛造強大的學習能力,以融通之識應對復雜挑戰(zhàn),以精進之態(tài)緊跟時代前沿;當樹立高遠的人生夢想,積蓄實現(xiàn)夢想的堅實力量,讓個人理想融入民族復興偉業(yè),在創(chuàng)新創(chuàng)造中綻放青春光彩。

——楊善林

責任編輯:冷媚

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