【工信部副部長(zhǎng) 徐曉蘭】

我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。一是產(chǎn)業(yè)體系逐步完善，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到5000億元，企業(yè)數(shù)量超過(guò)4300家，智能芯片開(kāi)發(fā)框架、通用大模型等創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)。二是基礎(chǔ)設(shè)施加快布局，云算、智算、超算等協(xié)同發(fā)展，算力規(guī)模位居全球第二，東數(shù)西算等重大工程加快推進(jìn)，5G基站超過(guò)280萬(wàn)個(gè)，開(kāi)展了工業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注登記試點(diǎn)工作。三是融合應(yīng)用深度拓展，人工智能與制造業(yè)深度融合，有力地推動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型。已建成2500多個(gè)數(shù)字化車間和智能工廠，經(jīng)過(guò)智能化改造，研發(fā)周期縮短了約20.7%，生產(chǎn)效率提升了約34.8%，不良品率降低了約27.4%，碳排放減少了約21.2%。

上海是我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的高地，在技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)集聚、行業(yè)賦能、先導(dǎo)區(qū)建設(shè)等方面都取得了明顯的成效。世界人工智能大會(huì)已成為全球人工智能領(lǐng)域重要的合作平臺(tái)，希望各方以大會(huì)為平臺(tái)，加強(qiáng)交流，凝聚共識(shí)，深化合作，共同推動(dòng)人工智能健康發(fā)展，攜手開(kāi)啟智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新篇章。

【埃隆·馬斯克】

大家好，上海的各位朋友們，尤其是陳書(shū)記您好！我覺(jué)得，人工智能將會(huì)在未來(lái)人類的演進(jìn)中，包括對(duì)文明，產(chǎn)生深刻的作用和影響，我們也看到了，數(shù)字計(jì)算能力爆炸式的增長(zhǎng)。最關(guān)鍵要考慮的一個(gè)指標(biāo)，就是數(shù)字計(jì)算、機(jī)器計(jì)算和生物算力的比率。

什么意思呢？就是人類能做多強(qiáng)的計(jì)算，計(jì)算機(jī)和機(jī)器能做多強(qiáng)的計(jì)算，計(jì)算機(jī)和人類算力的比率是多少？每年的這個(gè)比率都在越來(lái)越高，這就意味著機(jī)器和生物算力之間的差距在進(jìn)一步地?cái)U(kuò)大，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間之后，相比于機(jī)器智能而言，人類的智能所占的比例會(huì)越來(lái)越低，這將是一個(gè)根本性的、深度的變化。而其所帶來(lái)的影響，目前也很難預(yù)知。

但是可能這是人類歷史上最深刻的一個(gè)時(shí)期。特斯拉的Optimus人形機(jī)器人還在比較早期的開(kāi)發(fā)階段，但是在未來(lái)，我們將會(huì)有非常多的機(jī)器人。那么，馬上需要考慮的又是一個(gè)比率的問(wèn)題，也就是機(jī)器人和人類的比例。

現(xiàn)在看來(lái)，下一階段將會(huì)超過(guò)1 : 1，也就是說(shuō)，地球上機(jī)器人的數(shù)量將會(huì)超過(guò)人類的數(shù)量。它們的計(jì)算能力要強(qiáng)很多，這似乎是一個(gè)發(fā)展的趨勢(shì)。這會(huì)有積極的影響，也會(huì)帶來(lái)一些消極的影響。

積極的影響就是，我們將會(huì)進(jìn)入到一個(gè)“后稀缺”時(shí)代，不會(huì)再有短缺了，那么這個(gè)時(shí)代將會(huì)是一個(gè)富足的時(shí)代，只要你想要的，立刻就能夠獲得。因?yàn)槲磥?lái)世界里面，在有非常多機(jī)器人的情況下，生產(chǎn)效率將會(huì)比人類為主導(dǎo)的生產(chǎn)效率高很多，所以這是非常大的變化。所以我們要很小心，以確保它最終的結(jié)果是有助于人類的。

但現(xiàn)有的發(fā)展趨勢(shì)是，比如說(shuō)在特斯拉的人形機(jī)器人領(lǐng)域里，我們也看到如今機(jī)器人越來(lái)越多。Optimus人形機(jī)器人就能夠幫助人做一些工作，它也不是非常強(qiáng)的智能，但是有足夠的能力來(lái)做一些無(wú)聊的、重復(fù)的而且危險(xiǎn)的、人類不愿意做的工作，這是我們的目的。Optimus人形機(jī)器人的一個(gè)目標(biāo)就是做這些人類不想做的事，這可能會(huì)是比較有用的。我也不想現(xiàn)在過(guò)度地自信或者樂(lè)觀地認(rèn)為特斯拉Optimus的角色一定會(huì)很重要。

在自動(dòng)駕駛這塊，特斯拉也非常有興趣將自己自動(dòng)駕駛的技術(shù)與其他的汽車制造商進(jìn)行分享和技術(shù)許可。我們覺(jué)得這是一個(gè)非常有用的技術(shù)，讓大家和無(wú)聊的駕駛過(guò)程就徹底再見(jiàn)了，這是超越時(shí)代的。

同時(shí)，汽車的使用率也會(huì)大大增加。一般情況下，一輛家用車一周大概是10-20小時(shí)的使用時(shí)間，多數(shù)的時(shí)間都是在停車場(chǎng)里停著的，但是對(duì)于全自動(dòng)駕駛的汽車來(lái)說(shuō)，它可使用時(shí)間可能會(huì)是一周50-60小時(shí)（一周總共就168個(gè)小時(shí)）。所以就使用率而言，全自動(dòng)駕駛汽車將近是非全自動(dòng)駕駛汽車的5倍。

在特斯拉，我們也想提供這樣的技術(shù)，這也是為什么我們?cè)敢獍讶詣?dòng)駕駛技術(shù)許可給其他的汽車制造商來(lái)加以使用。那么當(dāng)前我們自動(dòng)駕駛的狀態(tài)如何？特斯拉已經(jīng)非常接近沒(méi)有人類干預(yù)的全自動(dòng)駕駛狀態(tài)了。我們已經(jīng)在美國(guó)的道路上測(cè)試了，現(xiàn)在很少會(huì)需要人工干預(yù)。所以我在開(kāi)一輛特斯拉，使用最新FSD完全自動(dòng)駕駛Beta版的技術(shù)系統(tǒng)時(shí)，基本上不需要摸什么方向盤了。

所以我預(yù)測(cè)，要實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛，或者說(shuō)L4-L5級(jí)的全自動(dòng)駕駛，大概今年晚一點(diǎn)的時(shí)候就能實(shí)現(xiàn)了。

我以前也做過(guò)預(yù)測(cè)，雖然都錯(cuò)了，但是我覺(jué)得此刻做的這個(gè)預(yù)測(cè)，比以往任何時(shí)候都更接近于現(xiàn)實(shí)。

還有一個(gè)點(diǎn)是，對(duì)這種深度的、全面的人工智能要保持擔(dān)心，尤其是全自動(dòng)駕駛汽車。比如說(shuō)在這個(gè)例子里，對(duì)我們來(lái)說(shuō)，有局限的AI去做全自動(dòng)駕駛汽車是有難度的，但是我們覺(jué)得很快能夠加以解決。我已經(jīng)預(yù)測(cè)了，大概今年晚一點(diǎn)的時(shí)候就能夠?qū)崿F(xiàn)全自動(dòng)駕駛，雖然不能100%保證，但是趨勢(shì)是這樣的。

這種有局限的人工智能，和一個(gè)全面的人工智能的情況完全不一樣。全面人工智能很難去定義，全面人工智能比人類在任何一個(gè)領(lǐng)域都要聰明得多。特斯拉沒(méi)有做這方面的研究，其他公司在做全面人工智能的研究，但是我覺(jué)得這是我們需要去考慮的，現(xiàn)在需要對(duì)他們進(jìn)行一些監(jiān)管，從而確保這種非常深度的人工智能。

我說(shuō)的這種人工智能接近于幾萬(wàn)臺(tái)、幾十萬(wàn)臺(tái)甚至幾百萬(wàn)臺(tái)的高性能計(jì)算機(jī)，在一個(gè)數(shù)據(jù)中心里面進(jìn)行協(xié)作，產(chǎn)生一個(gè)組合的超級(jí)智能。它有強(qiáng)大的能力，比人類要強(qiáng)大。這是一種風(fēng)險(xiǎn)，一種擔(dān)憂。它可能會(huì)有很積極的未來(lái)，但也有可能會(huì)出現(xiàn)一些負(fù)面的未來(lái)，我們要盡自己的可能確保這些負(fù)面的消極的未來(lái)不會(huì)發(fā)生。

中國(guó)有非常多智慧的人，我一直非常欽佩中國(guó)人民的智慧和干勁，中國(guó)一旦下定決心要做一件事的話，一定都能把這個(gè)產(chǎn)業(yè)做得很好，在各個(gè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、各個(gè)產(chǎn)業(yè)都是這樣的，當(dāng)然也包括人工智能產(chǎn)業(yè)。所以我相信中國(guó)會(huì)有很強(qiáng)的AI能力，這是我的預(yù)測(cè)。

非常感謝大家邀請(qǐng)我來(lái)出席今天的活動(dòng)，在線上表達(dá)一些觀點(diǎn)，希望大家覺(jué)得這些觀點(diǎn)有意思。再次感謝上海的各位朋友，感謝陳書(shū)記，我期待下一屆能夠線下參加。

【香港中文大學(xué)教授 湯曉鷗】

【共贏人工智能新時(shí)代】

華為輪值董事長(zhǎng) 胡厚崑

兩個(gè)關(guān)鍵的舉措或抓手是：一方面是生根算力，打造強(qiáng)有力的算力底座來(lái)支撐中國(guó)的人工智能事業(yè)的發(fā)展；另一方面是結(jié)合大模型，從通用大模型到行業(yè)大模型的研究創(chuàng)新，真正讓人工智能服務(wù)各行各業(yè)和科學(xué)研究。因此，我們提出了“AI for industry”和“AI for science”。

下面我將向大家詳細(xì)匯報(bào)。

首先，關(guān)于算力，人工智能的發(fā)展離不開(kāi)算力。在當(dāng)前中國(guó)的情況下，我們面臨著算力可獲得性和成本等方面的挑戰(zhàn)。多年來(lái)，華為一直專注于算力的發(fā)展。我們聚焦于鯤鵬和昇騰的根基，取得了突破。目前，我們正在通過(guò)架構(gòu)創(chuàng)新、生態(tài)發(fā)展和靈活的共建方式來(lái)打造中國(guó)的算力底座。我們希望通過(guò)與大家的共同努力，消除算力對(duì)人工智能發(fā)展的制約。

首先，我們通過(guò)架構(gòu)創(chuàng)新提升計(jì)算效率。例如，在計(jì)算節(jié)點(diǎn)層面，我們推出了革命性的對(duì)等評(píng)購(gòu)架構(gòu)，突破了傳統(tǒng)以CPU為中心的異構(gòu)計(jì)算帶來(lái)的性能瓶頸，提高了整個(gè)計(jì)算的帶寬，降低了時(shí)延，使節(jié)點(diǎn)性能提升了30%。

另一方面，在數(shù)據(jù)中心層面，我們?cè)?019年推出了昇騰AI計(jì)算集群。通過(guò)集群方式，我們將計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和能源等優(yōu)勢(shì)集中在一起，將AI數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)和管理成一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)，大幅提升了性能。

目前，我們?cè)趪?guó)內(nèi)建設(shè)的規(guī)模最大的AI計(jì)算集群是位于深圳的鵬城云腦二期，目前算力規(guī)模為1000P。根據(jù)我們的規(guī)劃，到2024年鵬城云腦三期的規(guī)模將達(dá)到16000P。此外，我們還在烏蘭察布的計(jì)算中心部署了數(shù)千卡的規(guī)模，并實(shí)測(cè)發(fā)現(xiàn)通過(guò)集群方式，在相同算力下可以提升10%以上的效率。

下面我將向大家報(bào)告生態(tài)發(fā)展，因?yàn)樯鷳B(tài)是算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵手段，同時(shí)也是一個(gè)難以攻克的瓶頸。

四年前，華為提出了硬件開(kāi)放、軟件開(kāi)源和人才培養(yǎng)的戰(zhàn)略，圍繞計(jì)算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展展開(kāi)。通過(guò)與各方合作，我們?nèi)〉昧艘欢ǖ某煽?jī)。在硬件方面，我們堅(jiān)持進(jìn)一步開(kāi)放，今年推出了更多樣化的模組和板卡，與30多家硬件伙伴合作，基于昇騰推出了上百款人工智能硬件，滿足不同行業(yè)的需求。

在軟件方面，我們通過(guò)開(kāi)源加強(qiáng)基礎(chǔ)軟件，特別是針對(duì)當(dāng)前大模型的創(chuàng)新。我們提供全流程的使能平臺(tái)，更好地支持科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)客戶。目前，我們的生態(tài)已經(jīng)孵化了20多個(gè)基礎(chǔ)大模型，并適配了十多個(gè)業(yè)界主流的大模型。

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)目前一半的大模型都得到了AI昇騰算力的支持。因此，我特別感謝那些使用了AI昇騰算力的公司和機(jī)構(gòu)，感謝他們對(duì)我們的信任，這讓我們對(duì)未來(lái)發(fā)展算力生態(tài)更加有信心。當(dāng)然，我們也清楚，生態(tài)的發(fā)展沒(méi)有捷徑，必須腳踏實(shí)地地前進(jìn)。我們希望未來(lái)有更多的公司加入我們的行列，共同打造好這個(gè)生態(tài)。

在發(fā)展算力方面，我們還考慮到身段的靈活性和多樣化的手段和模式，這是基于中國(guó)的實(shí)際情況得出的結(jié)論。因此，我們采用多種模式進(jìn)行算力建設(shè)。例如，在城市的算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，我們已經(jīng)支持各地政府打造了25個(gè)城市級(jí)的人工智能計(jì)算中心，其中包括上海。

另一方面，我們注意到許多大型企業(yè)都有自建人工智能算力中心的需求，因此我們積極配合并幫助這些企業(yè)建立自己的人工智能算力中心。例如，中國(guó)移動(dòng)、科大訊飛、南方電網(wǎng)等大企業(yè)都在進(jìn)行建設(shè)，我們也積極參與其中。

同時(shí)，我們意識(shí)到中小企業(yè)對(duì)人工智能的需求非常旺盛。為了滿足這些需求，我們通過(guò)云服務(wù)的方式在華為云上提供算力服務(wù)，將多種手段結(jié)合起來(lái)。我們希望通過(guò)這種方式真正實(shí)現(xiàn)算力不再成為人工智能發(fā)展的瓶頸。華為在深耕算力的同時(shí)，還致力于讓人工智能服務(wù)千行百業(yè)和科學(xué)研究。

在這方面，我們認(rèn)為一方面要不斷提升通用大模型的能力，同時(shí)要探索通用大模型與行業(yè)大模型的結(jié)合。舉個(gè)例子，如果我住在福田區(qū)，家里有一位78歲的老人，我想知道政府是否能提供補(bǔ)貼。如果我們使用通用大模型，它會(huì)給出什么樣的答案？同時(shí)，我們?cè)倏纯慈绻褂眯袠I(yè)大模型，它又會(huì)給出什么樣的答案。

這個(gè)行業(yè)大模型是我們與深圳市福田區(qū)合作開(kāi)發(fā)的政務(wù)大模型。很顯然，行業(yè)大模型在通用大模型的基礎(chǔ)上能夠給出更精準(zhǔn)、更有價(jià)值的答案。這是我們努力的方向。

為此，華為推出了三層大模型結(jié)構(gòu)，最底層是基礎(chǔ)大模型，我們將其比喻為"讀萬(wàn)卷書(shū)"，它的目標(biāo)是學(xué)習(xí)海量的基礎(chǔ)知識(shí)。在這一層之上，我們打造了行業(yè)模型和場(chǎng)景模型，我們將其比喻為"行萬(wàn)里路"。從"讀萬(wàn)卷書(shū)"到"行萬(wàn)里路"還有許多挑戰(zhàn)需要克服，關(guān)鍵之一是將各行各業(yè)的知識(shí)與大模型充分匹配和融合。在這方面，華為正在與各行業(yè)伙伴共同努力。

目前，華為的盤古大模型已經(jīng)支持金融、制造、政務(wù)、電力、煤礦、醫(yī)療、鐵路等十多個(gè)行業(yè)的400多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的AI應(yīng)用落地。未來(lái)，我們希望與更多行業(yè)合作伙伴攜手?jǐn)U大這個(gè)面，深化合作，真正做到走得更深、做得更實(shí)。

除了讓人工智能服務(wù)于千行百業(yè)，我們認(rèn)為當(dāng)前還有一個(gè)重要任務(wù)，那就是讓人工智能服務(wù)于科學(xué)研究。我們提出了"AI for science"的口號(hào)。我們發(fā)現(xiàn)，通過(guò)學(xué)習(xí)海量的歷史數(shù)據(jù)和科學(xué)知識(shí)，并將數(shù)學(xué)方程編碼到我們的大模型中，AI可以促進(jìn)與基礎(chǔ)學(xué)科（如分子動(dòng)力學(xué)、流體力學(xué)、傳熱學(xué)、生物學(xué)等）的結(jié)合，幫助我們發(fā)現(xiàn)更多科學(xué)規(guī)律。

目前，華為已經(jīng)發(fā)布了盤古科學(xué)計(jì)算大模型，其中包括藥物分子模型、盤古氣象模型和海浪模型等。我們與科學(xué)家合作取得了不錯(cuò)的成果。例如，在氣象研究領(lǐng)域，我們的盤古大模型可以在幾秒鐘內(nèi)完成對(duì)未來(lái)全球一個(gè)小時(shí)到七天的氣象預(yù)報(bào)，速度快且準(zhǔn)確。這需要充分學(xué)習(xí)40多年的氣象數(shù)據(jù)，并結(jié)合行業(yè)知識(shí)進(jìn)行訓(xùn)練和校正。我們正在多個(gè)科學(xué)研究領(lǐng)域展開(kāi)不斷的訓(xùn)練和校正工作。通過(guò)我們的努力，我們希望為科學(xué)家和科研工作者帶來(lái)更多新的思路、方法和工具，為人類社會(huì)的發(fā)展注入新的動(dòng)力。

最后，我想打個(gè)小廣告，因?yàn)槊魈煳覀內(nèi)A為將舉辦全球開(kāi)發(fā)者大會(huì)，屆時(shí)我們將詳細(xì)介紹華為盤古大模型3.0，以及我們?nèi)绾螢榍邪贅I(yè)和科學(xué)研究提供服務(wù)。希望大家關(guān)注。各位朋友們，我們非常幸運(yùn)地共同見(jiàn)證了科技革命的幾次浪潮，從互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)化到云計(jì)算再到人工智能，每一輪變革都給社會(huì)帶來(lái)了深遠(yuǎn)的影響。毫無(wú)疑問(wèn)，通用人工智能給我們帶來(lái)了無(wú)限的想象空間，也引領(lǐng)我們進(jìn)入下一個(gè)黃金十年。我們希望與大家攜手創(chuàng)新，讓人工智能更好地服務(wù)千行百業(yè)，更好地服務(wù)科學(xué)研究。AI for industry，AI for science，讓我們共同贏得人工智能的新時(shí)代。

【卓越人工智能引領(lǐng)者獎(jiǎng) SAIL Award】

【重大創(chuàng)新成果首秀】

【AI時(shí)代的科技合作】

沈向洋? ? ? ?微軟原執(zhí)行副總裁；美國(guó)國(guó)家工程院外籍院士

賽義夫·拉曼? ? ? ? IEEE主席兼首席執(zhí)行官

Q：簡(jiǎn)單介紹一下IEEE

拉曼教授：IEEE在全球有 43 萬(wàn)多個(gè)會(huì)員，中國(guó)會(huì)員數(shù)是第三大的，所以說(shuō)我們不僅僅有我們的會(huì)員，同時(shí)我們也開(kāi)發(fā)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)，我們還會(huì)出版論文、組織一些會(huì)議，這些都是非常重要的。IEEE 每年都會(huì)舉辦 2000 多場(chǎng)的會(huì)議，在這 2000 多場(chǎng)會(huì)議當(dāng)中有 200 場(chǎng)是在中國(guó)舉行的。

Q：您能不能簡(jiǎn)單的來(lái)講一下 IEEE在AI方面做了什么？

拉曼教授：就像前面的這個(gè)伊隆馬斯克講到的AGI，我們很多AI工作也是開(kāi)源的，希望保證人工智能整體的發(fā)展是開(kāi)放的。我們提供了一個(gè)平臺(tái)，提供了一個(gè)基礎(chǔ)，讓科學(xué)家、工程師和開(kāi)發(fā)者能夠共同的來(lái)看來(lái)討論他們所做的工作，希望這樣能夠確保我們能夠加以控制。

Q：我們還是要對(duì)AI有一定的監(jiān)管，我們也認(rèn)識(shí)到了社會(huì)的力量，比如說(shuō)微軟和谷歌，包括其他的公司也成為了我們的partner，成立 Bing AI 組織，它的影響力也非常的大。除此之外，我覺(jué)得像 IEEE這個(gè)組織也有很大的力量，因?yàn)槟銈兪且粋€(gè)中立的位置，你們可以去影響相關(guān)的公司和國(guó)家。

拉曼教授：作為 IEEE 的主席，我關(guān)注開(kāi)放性和全球化，也多次強(qiáng)調(diào)好的科學(xué)，無(wú)論發(fā)生在哪里，對(duì)于各地的科學(xué)都是有好處的。我們大家都要共同的來(lái)進(jìn)行探討，我也是鼓勵(lì)開(kāi)放的科學(xué)，同時(shí)也鼓勵(lì)大家在我們的會(huì)議和期刊當(dāng)中發(fā)表，可以提高可見(jiàn)度。我們今天的會(huì)議就是一個(gè)很好的例子，我也希望能夠看到這所有的這些成果，不僅僅是在上海，在全球都有可見(jiàn)度，我們的這些知識(shí)可以變得更加的實(shí)際。

Q：我知道您非常關(guān)注專業(yè)人士的職的發(fā)展，特別是擴(kuò)充中國(guó) IEEE 的會(huì)員的數(shù)量，能跟我們來(lái)分享一下您的組織目前在這方面所做的一些工作嗎？

拉曼教授：IEEE每年出版的論文來(lái)自于中國(guó)的大概有 30 多萬(wàn)個(gè)作者，有很多的中國(guó)的作者都在我們的期刊上發(fā)表論文。我們?cè)趲啄曛霸谥袊?guó)設(shè)立了一個(gè)社區(qū)，鼓勵(lì)更多工程師成為我們的會(huì)員和高級(jí)會(huì)員。

Q：在 AI 的時(shí)代，你們又會(huì)做些什么呢？比如說(shuō)期刊、會(huì)議會(huì)不會(huì)有所改變？因?yàn)槟軌蛴行碌男问絹?lái)幫助人們更多的去理解相關(guān)AI知識(shí)，這一點(diǎn)我覺(jué)得非常的好。

拉曼教授：其實(shí)從疫情當(dāng)中我們也學(xué)習(xí)了很多，疫情當(dāng)中我們不能夠有很多的旅行，現(xiàn)在會(huì)議是混合形態(tài)的，有很多是網(wǎng)上的會(huì)議，我們也會(huì)有全息影像的會(huì)議，感覺(jué)非常的有現(xiàn)實(shí)感。

【拓展“生成”機(jī)遇，“智聯(lián)”產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新】

侯陽(yáng)? 微軟全球資深副總裁；微軟大中華區(qū)董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官

今年世界人工智能大會(huì)的主題是智聯(lián)世界，生成未來(lái)，我也想借此機(jī)會(huì)在這里與大家分享微軟在拓展生成式人工智能的生態(tài)創(chuàng)新，以及加速推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智聯(lián)的過(guò)程中收獲的一些經(jīng)驗(yàn)和思考。人工智能作為科研項(xiàng)目最早出現(xiàn)在 1956 年，至今已經(jīng)發(fā)展了將近 70 年。隨著去年底 ChatGPT 的一夜爆紅，大模型和AIGC，生成式人工智能仿佛在瞬間爆發(fā)，甚至很多科技行業(yè)的從業(yè)者都對(duì) AIGC 的突然涌現(xiàn)感到驚詫不已。其實(shí)在微軟看來(lái)，所謂的涌現(xiàn)也絕非偶然，無(wú)數(shù)優(yōu)秀的科研人員數(shù)十年如一日的研究基礎(chǔ)以及海量計(jì)算資源的投入，才造就了這樣的創(chuàng)新的成果。

也許大家知道， OpenAI ChatGPT 的突破靠的正是微軟智能云提供的基礎(chǔ)架構(gòu)和算力支持。從 2019 年開(kāi)始，微軟就和 OpenAI 展開(kāi)深度合作，以海量的云計(jì)算資源支持 OpenAI 大語(yǔ)言模型的研究。而雙方戰(zhàn)略合作的基礎(chǔ)就在于，我們兩家公司都真誠(chéng)的希望創(chuàng)造出造福每一家企業(yè)和每一位消費(fèi)者的人工智能技術(shù)。

在今年1月的達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇上，微軟的 CEO 納德萊先生提到，人工智能的黃金時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，微軟智能云也由此開(kāi)啟了加速上新的模式。我們將最新的 AI 智能技術(shù)與企業(yè)級(jí)的云服務(wù)全面的融合，從而賦能廣大企業(yè)在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)智融合。我們的 Azure Open AI 企業(yè)版服務(wù)推出了包括 GPT 4 和企業(yè)級(jí) ChatGPT 在內(nèi)的五大模型，支持客戶創(chuàng)造不同產(chǎn)業(yè)需要的定制化的智能服務(wù)。同時(shí)圍繞 Microsoft 365 辦公 Dynamics 365 商業(yè)應(yīng)用、 GitHub 開(kāi)源社區(qū)開(kāi)發(fā)、數(shù)字信息安全保護(hù)、員工體驗(yàn)提升以及我們每個(gè)人所熟悉的 Windows 操作系統(tǒng)，微軟也推出了一系列由 AI 驅(qū)動(dòng)的 Copilot 智能副駕服務(wù)，用戶可以用自然語(yǔ)言提出需求， Copilot 就能幫用戶高效的完成一系列的任務(wù)，比如快速的寫(xiě)代碼，開(kāi)發(fā)出一個(gè)應(yīng)用，或者根據(jù)演講的提綱要點(diǎn)設(shè)計(jì)出一整套圖文并茂的 PPT 演示稿。

剛才我舉例的這些場(chǎng)景在今天已并非憑空的虛構(gòu)，這是微軟在內(nèi)的很多企業(yè)已經(jīng)實(shí)踐的現(xiàn)實(shí)的工作場(chǎng)景，比如備受關(guān)注的OpenAI 企業(yè)級(jí)服務(wù)上線幾個(gè)月以來(lái)，已經(jīng)得到了超過(guò)全球 4500 家企業(yè)的首肯，在制造、零售、金融、服務(wù)等多行業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境中，已經(jīng)在實(shí)踐智能化的創(chuàng)新。再比如用于輔助編程的 GitHub Copilot 自推出一年半以來(lái)，已經(jīng)有全球 100 多萬(wàn)的開(kāi)發(fā)者在使用，他們有將近一半的代碼都已經(jīng)有 Copilot 幫助完成，并且編程的速度提升了 50% 以上。在全球客戶對(duì)微軟人工智能服務(wù)的這些積極的嘗試當(dāng)中，我們不僅看到了企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新熱情，更是感受到了市場(chǎng)對(duì)新一代生成式人工智能的迫切的需求。因此，微軟也在不斷的持續(xù)加大投入，全力推進(jìn)生成式人工智能的發(fā)展和普及。在今年5月舉辦的微軟全球開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，微軟就連續(xù)發(fā)布了超過(guò) 50 項(xiàng)與生成式人工智能開(kāi)發(fā)相關(guān)的新技術(shù)和新服務(wù)。

其中最重要的一項(xiàng)是我們向全球開(kāi)發(fā)者開(kāi)放了 Copilot 智能副駕與 plugins 插件拓展體系，讓全球各地的開(kāi)發(fā)者、合作伙伴和企業(yè)用戶都能夠抓住生成式人工智能帶來(lái)的創(chuàng)新機(jī)遇，創(chuàng)造出前所未有的新一代的智能應(yīng)用。其中， 智能 plugins 插件拓展體系采用與 OpenAI 相同的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，它可以在第三方應(yīng)用、客戶、業(yè)務(wù)場(chǎng)景和生成式人工智能之間構(gòu)建起安全可靠的連接，通過(guò) plugins 接入實(shí)時(shí)更新的信息流以及多種多樣的應(yīng)用和服務(wù)，就可以為 AI 系統(tǒng)添加更具專業(yè)性的計(jì)算能力，創(chuàng)造出種類更豐富、使用更便捷、信息更準(zhǔn)確的智能副駕式的對(duì)話服務(wù)。

預(yù)計(jì)到微軟 Microsoft 365 Copilot 正式發(fā)布的時(shí)候，我們將提供超過(guò) 1000 種 plugins 插件供開(kāi)發(fā)者選擇。而更加豈值得期待的是，全球的開(kāi)發(fā)者和合作伙伴將有能力自主運(yùn)用這些插件接口和智能服務(wù)，開(kāi)發(fā)出更多更豐富的、獨(dú)樹(shù)一幟的智能副駕駛的創(chuàng)新應(yīng)用。

毫無(wú)疑問(wèn)，這些是基于自能自然語(yǔ)言對(duì)話的新一代的智能交互應(yīng)用，將為我們開(kāi)啟一個(gè)更加精彩紛呈的數(shù)字世界。微軟堅(jiān)信，今后任何一家公司都需要具備駕馭數(shù)字技術(shù)的能力。我們也看到隨著生成式人工智能不斷展現(xiàn)出的巨大潛力，今后每一家公司的每一個(gè)應(yīng)用程序都將由人工智能來(lái)驅(qū)動(dòng)。人工智能的技術(shù)突破也正在為各行各業(yè)帶來(lái)千載難逢的創(chuàng)新機(jī)遇和挑戰(zhàn)，這也促使我們思考如何用它來(lái)提升企業(yè)自身的創(chuàng)造力和競(jìng)爭(zhēng)力。

在實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破的同時(shí)，微軟就在思考如何將研究成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。我們希望在第一時(shí)間將生成式人工智能與產(chǎn)業(yè)的需求相結(jié)合，加速產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和創(chuàng)新。我在這里展示的是根據(jù)近期全球客戶的產(chǎn)業(yè)智能化解決方案，總結(jié)出的六個(gè)重點(diǎn)的行業(yè)應(yīng)用人工智能的創(chuàng)新化場(chǎng)景，比如我們可以革新零售電商的智能客服，實(shí)現(xiàn)互動(dòng)式的搜索，引導(dǎo)消費(fèi)的趨勢(shì)。我們還可以在游戲中構(gòu)建栩栩如生的 NPC 角色，生成無(wú)限的劇情和擬真的對(duì)白。在金融行業(yè)，我們可以隨時(shí)獲取金融市場(chǎng)實(shí)施行情的分析報(bào)告，更早的發(fā)現(xiàn)、更快的管控潛在的金融交易風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)在生命科學(xué)研究領(lǐng)域，我們也可以提升臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析能力，加速藥品和疫苗的研究，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的醫(yī)療影像識(shí)別和診斷。同時(shí)在教育領(lǐng)域，我們可以也為學(xué)生帶來(lái)更具啟發(fā)性、交互性、定制化并且不受地域限制的探索式的學(xué)習(xí)方式，我們可以幫助培養(yǎng)更適合未來(lái)市場(chǎng)需求的有創(chuàng)造力和終身學(xué)習(xí)能力的人才。

隨著生成式人工智能不斷加速產(chǎn)業(yè)融合，相信在今后的幾個(gè)月，將會(huì)有更多豐富多彩、充滿想象力的應(yīng)用場(chǎng)景不停的涌現(xiàn)出來(lái)。在人工智能加速發(fā)展的過(guò)程中，不可避免會(huì)出現(xiàn)人們對(duì)潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂。微軟一直倡導(dǎo)并嚴(yán)格的恪守打造負(fù)責(zé)任的人工智能的六大原則，我們也始終嚴(yán)格遵守與數(shù)據(jù)隱私安全合規(guī)相關(guān)的各項(xiàng)的要求。同時(shí)，我們也積極地倡導(dǎo)全球科技企業(yè)通過(guò)交流合作形成產(chǎn)業(yè)共識(shí)，確保我們所開(kāi)發(fā)的人工智能技術(shù)能夠負(fù)責(zé)任地造福全人類。

面對(duì)新一輪的技術(shù)變革帶來(lái)的巨大的創(chuàng)新機(jī)遇，微軟在中國(guó)愿意從我們自身的技術(shù)和優(yōu)勢(shì)資源出發(fā)，深耕中國(guó)的本土生態(tài)系統(tǒng)，與全國(guó)各地各行各業(yè)的企業(yè)組織和合作伙伴持續(xù)的拓展技術(shù)交流和業(yè)務(wù)合作，與全國(guó)不斷的發(fā)掘數(shù)字化智能在各個(gè)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用潛力，真正的推進(jìn)各行業(yè)的智能化創(chuàng)新與數(shù)字化轉(zhuǎn)型，貢獻(xiàn)我們最積極的力量。

【圓桌論壇】

徐立（主持人）? ? 商湯科技董事長(zhǎng)兼CEO

姚期智? ? ?圖靈獎(jiǎng)得主、上海期智研究院院長(zhǎng)

袁洋? ? ? ? 清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授

楊植麟? ? ?清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授、Moonshot Al創(chuàng)始人

潘新鋼? ? ?DragGAN第一作者、南洋理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院助理教授

Q：大模型發(fā)展有哪些基礎(chǔ)理論的突破？未來(lái)的發(fā)展方向？

姚院士：ChatGPT之后一個(gè)重要的目標(biāo)，是要讓機(jī)器人擁有多種模態(tài)的感知能力，能夠自主學(xué)習(xí)新技能。一般的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法太慢了，高陽(yáng)老師的一個(gè)在算法上的突破是把現(xiàn)在主流的強(qiáng)化學(xué)習(xí)加快數(shù)百倍，幾個(gè)小時(shí)之內(nèi)就可以做到。它不僅是一個(gè)實(shí)用的問(wèn)題，也是理論的貢獻(xiàn)，在過(guò)去的六七年里面，人工智能在最高層上有一個(gè)路線之爭(zhēng)，現(xiàn)在依賴強(qiáng)化學(xué)習(xí)這條路線是不是正確？高陽(yáng)教授的突破加重天平方向的另外一邊，就是我們應(yīng)該堅(jiān)持現(xiàn)在這條路。

Q：交叉學(xué)科對(duì)大模型的發(fā)展有什么幫助？

袁洋：多模態(tài)肯定是很重要的，但是我覺(jué)得大家對(duì)多模態(tài)的理解可能比較粗糙，大家往往想到的多模態(tài)是能夠看圖片、看文字，有觸覺(jué)、有溫度的感覺(jué)。但是我覺(jué)得要真正解決行業(yè)里的問(wèn)題，多模態(tài)需要做的更細(xì)致一些。比如說(shuō)我們?nèi)绻皇强紤]文本到圖片的一個(gè)生成，模型生成一個(gè)狗的圖片，可能你會(huì)發(fā)現(xiàn)狗的圖片不是你想要的姿態(tài)或者模式，然后你可以用鼠標(biāo)來(lái)拖動(dòng)一下，修改一下。鼠標(biāo)拖動(dòng)的這種方式在我看來(lái)這是就是一種新的模態(tài)，用戶用一種比較好的方式把自己想要表達(dá)的內(nèi)容告訴大模型，讓他能夠理解。這種多模態(tài)的輸入我覺(jué)得在具體應(yīng)用中非常重要。到更具體的一些行業(yè)，比如說(shuō)醫(yī)療、法律、教育，我們可能不應(yīng)該只是把文本或者圖像等專業(yè)的數(shù)據(jù)給模型，就希望他能夠解決專業(yè)的問(wèn)題。我們應(yīng)該去深耕這個(gè)行業(yè)，去找到它里面最核心的問(wèn)題是什么，然后再去找在這個(gè)問(wèn)題里面我們到底需要什么模態(tài)的數(shù)據(jù)、什么樣的信息能夠精準(zhǔn)表達(dá)我們想要解決的問(wèn)題，我稱為是一種模態(tài)的補(bǔ)全。然后我們也需要收集足夠的數(shù)據(jù)，做好模態(tài)的對(duì)齊。模態(tài)補(bǔ)全、模態(tài)對(duì)齊做好之后，我相信它能夠賦予大模型更強(qiáng)大的能力，來(lái)解決更核心的交叉領(lǐng)域的問(wèn)題。

Q：大模型實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)？

楊植麟：現(xiàn)在確實(shí)有很多大模型方面的問(wèn)題還沒(méi)有解決，比如說(shuō)怎么讓它做到非?？煽?、避免產(chǎn)生幻覺(jué)等。很重要的一個(gè)點(diǎn)是我們?nèi)ニ伎歼@些問(wèn)題的時(shí)候，不是要單點(diǎn)思考某個(gè)問(wèn)題，而是尋找底層本質(zhì)的通用問(wèn)題，更系統(tǒng)的去抽象出來(lái)這些問(wèn)題之間底層都是什么樣共通的問(wèn)題，回到更本質(zhì)的一個(gè)層面去解決。

Q：GAN和Diffusion模型的路線之爭(zhēng)？

潘新鋼：兩個(gè)模型三個(gè)主要差異：1）性能和效率的trade off：顯然擴(kuò)散模型需要的算力更大，迭代式的計(jì)算所需要的 inference 時(shí)間和訓(xùn)練的時(shí)間都顯著高于GAN，更大的計(jì)算開(kāi)銷也帶來(lái)了更高的圖像生成的性能，它所生成的圖像不會(huì)受限于 Gan 的模型塌縮問(wèn)題，真實(shí)性和多樣性都顯著優(yōu)于GAN，所以擴(kuò)散模型的上限一定是要高于GAN的。在性能允許的情況下，Diffusion質(zhì)量和多樣性方面的優(yōu)勢(shì)是非常明顯，并且應(yīng)用價(jià)值應(yīng)用前景更廣。但是在一些特定的場(chǎng)合，例如 Mobile device 這些對(duì)于性能或者計(jì)算開(kāi)銷有限制的情況下，GAN仍然是一種妥協(xié)的選擇。2）Latent space 的差異：GAN是將一個(gè) Compact latent Vector 映射到圖像，但是擴(kuò)散模型是將一個(gè)和圖像分辨率一樣的 noise map 映射逐漸去噪，映射成為圖像。實(shí)踐中，擴(kuò)散模型的這種 noise map對(duì)于圖像內(nèi)容的影響常常表現(xiàn)出來(lái)為比較隨機(jī)，不具有結(jié)構(gòu)化的特性。但是GAN的 Compact latent code可以非常有效地去編輯圖像中的 high level 的屬性。3）生成圖像的空間的連續(xù)性：擴(kuò)散模型的圖像空間較為不連續(xù)，GAN的圖像空間非常連續(xù)自然，所以我們用擴(kuò)散模型進(jìn)行l(wèi)atent space 編輯或者視頻的編輯時(shí)候，常常出會(huì)觀察到跳變的情況。GAN表現(xiàn)比較流暢，看起來(lái)像動(dòng)畫(huà)。將來(lái)如何把這兩個(gè)模型各自的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，會(huì)是非常有趣的研究問(wèn)題。

Q：大語(yǔ)言模型未來(lái)最看好的垂直領(lǐng)域？

A：文書(shū)工作替代，生產(chǎn)力提升（姚院士）；智能醫(yī)療（袁洋）；AI記憶增強(qiáng)（楊植麟）；視頻和三維內(nèi)容生成（潘新鋼）

（完）