中國還有18個類似DeepSeek的團隊,。

2025年，以DeepSeek為代表的人工智能技術掀起熱潮,，令國產(chǎn)大模型格局發(fā)生巨變。未來人工智能如何進一步發(fā)展,？中國的人工智能發(fā)展之路如何走,？

在第八屆數(shù)字中國建設峰會期間舉辦的“院士專家行”活動上，中國工程院院士吳志強,、陳軍,、劉韻潔，中國科學院院士童慶禧等圍繞上述話題,，各抒己見,。

生態(tài)蓬勃發(fā)展

類似DeepSeek的團隊還有18個

主持人：DeepSeek對創(chuàng)新發(fā)展帶來什么啟示？

吳志強：我們一直在關注全球的人工智能發(fā)展,。無論是DeepSeek,，還是海外的ChatGPT，都不是一日成長起來的,。實際上,，像DeepSeek這樣的團隊,，在中國至少有18個和它水平差不多的，只是DeepSeek冒出來了?，F(xiàn)在人工智能已經(jīng)形成蓬勃發(fā)展的生態(tài),，我們要清楚整個生態(tài)體系才能真正引領或者把控局面。

我們在用人工智能技術做城市規(guī)劃時是“兩手推進”,。一方面是用通用人工智能大模型，但有兩個缺點：一是模型訓練時“吃進去”的原料粗糙,，二是算力消耗巨大,。

另一方面是采用精細的數(shù)據(jù)來訓練模型，吃的都是“精糧”,。我們發(fā)現(xiàn),，在這種訓練模式下，僅用5%-10%的算力,，就能完成更加精準的內(nèi)容輸出,。這意味著，“精準”和“普遍”兩條道路都要走,。

陳軍：今年DeepSeek出來的時候,，大家對中國技術有這樣的突破，感到振奮,。

DeepSeek確實不錯,，但你讓它作首詩還可以，如果讓它做一個專業(yè)的“東西”就差很多,。所以我認為：

第一,，每個領域、每個專業(yè)都有很多知識,。首先要把知識匯集起來,、提煉出來，建成知識庫,。我們要利用人工智能技術把我們行業(yè)的知識好好梳理,、總結、應用,。

其次,，現(xiàn)在的大模型仍是語言大模型，它講究的是上下文關系,、推理關系,。但如果要涉及地理信息、城市規(guī)劃等領域,，涉及很多空間信息,，比如前后左右,、地上地下、室內(nèi)室外等,，所需要的關系結構就變成了三維時空關系,。所以要發(fā)展“時空大模型”,，大模型要從語言模型走向“時空大模型”,。

最后，我認為,，現(xiàn)在要積極擁抱人工智能,，但不要完全單純地使用人工智能，要把我們的專業(yè)智能和機器智能有機結合起來,。

劉韻潔：我想談兩點啟發(fā)：第一,，“六小龍”不光只有DeepSeek。各地政府去尋找與“六小龍”一樣的人才或者團隊,，這是不太可能成功的,。好的創(chuàng)新環(huán)境，對創(chuàng)新寬容的支持度是最重要的,?！傲↓垺背霈F(xiàn)在杭州不是偶然，是有必然性的,。

第二,，DeepSeek的成功說明，任何一個創(chuàng)新的團隊,，都要勇敢挑戰(zhàn)自己從事的領域中最困難的問題,。

我判斷DeepSeek的成功就是基于問題導向的。只有大算力才能出現(xiàn)大智能,？還是可能少用一些算力也能出現(xiàn)更高的智能,？我認為它就解決了這個問題。這些給了我啟發(fā)：哪怕我們現(xiàn)在還處在劣勢的一些領域,，完全有創(chuàng)新,、趕超的機會和可能。

將有AI營養(yǎng)師等新職業(yè)

讓青年“冒頭”

主持人：未來數(shù)字中國的建設應該怎么做,？我們應該關注些什么,、部署些什么、推進些什么,？

童慶禧：每天中國大概有將近四五百個遙感衛(wèi)星在天上轉,，這意味著，傳輸下來的數(shù)據(jù)量甚至能到EB級,。對于這些數(shù)據(jù)而言,，如果人工智能大模型不能和遙感空間多維的信息相結合,，僅僅聚焦國際上或者國內(nèi)通用的模型，可能解決不了實際問題,。所以,，應該針對時空多維信息來發(fā)展我們的大模型。

吳志強：我認為要關注兩點,。一是新的職業(yè)訓練師,。我們在訓練人工智能的過程中，越來越深地感受到,，怎么訓練各行各業(yè)特別需要的大模型,，以及訓練的時候給它什么“料”訓練很重要。就像比賽一樣,，除了運動員,，教練團同樣重要，這事關最后出的效果好不好,。這就意味著未來專門的AI訓練師和AI營養(yǎng)師會成為新的職業(yè),。

第二點是青年涌現(xiàn)。發(fā)展人工智能不是只有國家戰(zhàn)略,、總體布局,、自上而下的，有時候是自下而上的,。比如剛才說有一群類似DeepSeek的團隊,，有很多只是暫時沒冒出來而已。

要允許青年冒頭,。我團隊的學生在三年前送給我一個“AI吳志強”,，是他們自己“玩”出來的——把我所有寫過的、發(fā)表的書全部訓練后做出來的,，非常優(yōu)秀,。這個產(chǎn)品是完全在計劃外的，只是一幫學生覺得好玩做的,。

在中國人工智能領域的未來發(fā)展中,，這種“青年涌現(xiàn)”是我們要非常注意的現(xiàn)象。我們的眼睛要看到他們,，要鼓勵他們,，要給他們營養(yǎng)。他們可能“玩”出世界級題目來,。

陳軍：一方面,，還是要打造人工智能的公共產(chǎn)品。比如日常生活中,，我們并不知道使用的電是核電,、火電,，還是水電，只要連上就能用,。未來,，人工智能也要像這樣，并不是形成寡頭,，或者誰都去做,；應該提供一些通用的工具，讓各家在這個平臺上去完善應用場景,。

另一方面,，要打造良好的生態(tài)。如果我們搞人工智能,，搞到最后把我們所做的專業(yè)消滅了，把我們的行業(yè)消滅了,，就是一種罪過,，我們不應該走這條路。

我的理解是,，人工智能出來后,，將來會把很多費力的、危險的工作交給機器去做,，人去做知識工程師,，總結知識、凝練知識,。

當年汽車發(fā)明出來的時候,，國外有一些人很恐慌，覺得馬車夫都沒事干,，要失業(yè)了,。最后發(fā)現(xiàn)有了加油站、4S店,、修理廠,、出租車等行業(yè)，孵化了一批新職業(yè),。

我覺得我們要致力于打造良好的生態(tài),，讓這個社會更好地發(fā)展。要把各行各業(yè)的人變成那個行業(yè)的知識工程師,，讓他們?nèi)?chuàng)造知識,、加工知識，然后把知識“喂”給機器,，讓機器幫我們干那些人不愿意干的工作,，這樣才是一個良好的生態(tài),。