中國(guó)還有18個(gè)類似DeepSeek的團(tuán)隊(duì)。

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

在第八屆數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)期間舉辦的“院士專家行”活動(dòng)上，中國(guó)工程院院士吳志強(qiáng),、陳軍,、劉韻潔，中國(guó)科學(xué)院院士童慶禧等圍繞上述話題,，各抒己見(jiàn),。

生態(tài)蓬勃發(fā)展

類似DeepSeek的團(tuán)隊(duì)還有18個(gè)

主持人：DeepSeek對(duì)創(chuàng)新發(fā)展帶來(lái)什么啟示？

吳志強(qiáng)：我們一直在關(guān)注全球的人工智能發(fā)展,。無(wú)論是DeepSeek,，還是海外的ChatGPT，都不是一日成長(zhǎng)起來(lái)的,。實(shí)際上,，像DeepSeek這樣的團(tuán)隊(duì)，在中國(guó)至少有18個(gè)和它水平差不多的,，只是DeepSeek冒出來(lái)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(gè)生態(tài)體系才能真正引領(lǐng)或者把控局面,。

我們?cè)谟萌斯ぶ悄芗夹g(shù)做城市規(guī)劃時(shí)是“兩手推進(jìn)”,。一方面是用通用人工智能大模型，但有兩個(gè)缺點(diǎn)：一是模型訓(xùn)練時(shí)“吃進(jìn)去”的原料粗糙,，二是算力消耗巨大,。

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

陳軍：今年DeepSeek出來(lái)的時(shí)候，大家對(duì)中國(guó)技術(shù)有這樣的突破,，感到振奮,。

DeepSeek確實(shí)不錯(cuò)，但你讓它作首詩(shī)還可以，如果讓它做一個(gè)專業(yè)的“東西”就差很多,。所以我認(rèn)為：

第一,，每個(gè)領(lǐng)域、每個(gè)專業(yè)都有很多知識(shí),。首先要把知識(shí)匯集起來(lái),、提煉出來(lái)，建成知識(shí)庫(kù),。我們要利用人工智能技術(shù)把我們行業(yè)的知識(shí)好好梳理,、總結(jié)、應(yīng)用,。

其次,，現(xiàn)在的大模型仍是語(yǔ)言大模型，它講究的是上下文關(guān)系,、推理關(guān)系,。但如果要涉及地理信息、城市規(guī)劃等領(lǐng)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(guān)系結(jié)構(gòu)就變成了三維時(shí)空關(guān)系。所以要發(fā)展“時(shí)空大模型”,，大模型要從語(yǔ)言模型走向“時(shí)空大模型”,。

最后，我認(rèn)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(jī)器智能有機(jī)結(jié)合起來(lái),。

劉韻潔：我想談兩點(diǎn)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(tuán)隊(duì),，這是不太可能成功的,。好的創(chuàng)新環(huán)境，對(duì)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(shuō)明,，任何一個(gè)創(chuàng)新的團(tuán)隊(duì)，都要勇敢挑戰(zhàn)自己從事的領(lǐng)域中最困難的問(wèn)題,。

我判斷DeepSeek的成功就是基于問(wèn)題導(dǎo)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(rèn)為它就解決了這個(gè)問(wèn)題,。這些給了我啟發(fā)：哪怕我們現(xiàn)在還處在劣勢(shì)的一些領(lǐng)域，完全有創(chuàng)新,、趕超的機(jī)會(huì)和可能,。

將有AI營(yíng)養(yǎng)師等新職業(yè)

讓青年“冒頭”

主持人：未來(lái)數(shù)字中國(guó)的建設(shè)應(yīng)該怎么做？我們應(yīng)該關(guān)注些什么,、部署些什么,、推進(jìn)些什么？

童慶禧：每天中國(guó)大概有將近四五百個(gè)遙感衛(wèi)星在天上轉(zhuǎn),，這意味著,，傳輸下來(lái)的數(shù)據(jù)量甚至能到EB級(jí)。對(duì)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(jié)合,，僅僅聚焦國(guó)際上或者國(guó)內(nèi)通用的模型，可能解決不了實(shí)際問(wèn)題,。所以,，應(yīng)該針對(duì)時(shí)空多維信息來(lái)發(fā)展我們的大模型。

吳志強(qiáng)：我認(rèn)為要關(guān)注兩點(diǎn),。一是新的職業(yè)訓(xùn)練師,。我們?cè)谟?xùn)練人工智能的過(guò)程中，越來(lái)越深地感受到,，怎么訓(xùn)練各行各業(yè)特別需要的大模型,，以及訓(xùn)練的時(shí)候給它什么“料”訓(xùn)練很重要。就像比賽一樣,，除了運(yùn)動(dòng)員,，教練團(tuán)同樣重要，這事關(guān)最后出的效果好不好,。這就意味著未來(lái)專門(mén)的AI訓(xùn)練師和AI營(yíng)養(yǎng)師會(huì)成為新的職業(yè),。

第二點(diǎn)是青年涌現(xiàn)。發(fā)展人工智能不是只有國(guó)家戰(zhàn)略,、總體布局、自上而下的,，有時(shí)候是自下而上的,。比如剛才說(shuō)有一群類似DeepSeek的團(tuán)隊(duì),，有很多只是暫時(shí)沒(méi)冒出來(lái)而已。

要允許青年冒頭,。我團(tuán)隊(duì)的學(xué)生在三年前送給我一個(gè)“AI吳志強(qiáng)”,，是他們自己“玩”出來(lái)的——把我所有寫(xiě)過(guò)的、發(fā)表的書(shū)全部訓(xùn)練后做出來(lái)的,，非常優(yōu)秀,。這個(gè)產(chǎn)品是完全在計(jì)劃外的，只是一幫學(xué)生覺(jué)得好玩做的,。

在中國(guó)人工智能領(lǐng)域的未來(lái)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(lì)他們,，要給他們營(yíng)養(yǎng)。他們可能“玩”出世界級(jí)題目來(lái),。

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(lái)，人工智能也要像這樣,，并不是形成寡頭,，或者誰(shuí)都去做；應(yīng)該提供一些通用的工具,，讓各家在這個(gè)平臺(tái)上去完善應(yīng)用場(chǎng)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(guò),，我們不應(yīng)該走這條路。

我的理解是,，人工智能出來(lái)后,，將來(lái)會(huì)把很多費(fèi)力的、危險(xiǎn)的工作交給機(jī)器去做,，人去做知識(shí)工程師,，總結(jié)知識(shí),、凝練知識(shí)。

當(dāng)年汽車發(fā)明出來(lái)的時(shí)候,，國(guó)外有一些人很恐慌,，覺(jué)得馬車夫都沒(méi)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(jué)得我們要致力于打造良好的生態(tài),，讓這個(gè)社會(huì)更好地發(fā)展,。要把各行各業(yè)的人變成那個(gè)行業(yè)的知識(shí)工程師，讓他們?nèi)?chuàng)造知識(shí),、加工知識(shí),，然后把知識(shí)“喂”給機(jī)器，讓機(jī)器幫我們干那些人不愿意干的工作,，這樣才是一個(gè)良好的生態(tài),。