通用人工智能正在全球掀起新一轮的科技变革浪潮,在这一大背景下,“人工智能+”被首次写入2024年的政府工作报告中。
3月5日,国务院总理李强在政府工作报告中提出,要大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力。同时,深化大数据、人工智能等研发应用,开展 " 人工智能 +" 行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群。
“‘人工智能+’是利用人工智能去赋能其他行业”,全国政协常委、东南大学副校长金石以通信行业为例阐述他的理解,“从1G发展到4G,人工智能的应用并不突出,进入5G时代,人工智能开始进入网络管理与优化,并将在未来5.5G甚至6G时代发挥更大的作用,这就是‘人工智能+’在我们传统通信行业的体现。”
金石长期致力于移动通信的教学研究工作,深耕蜂窝移动通信理论与关键技术、人工智能在移动通信中的应用等领域。今年两会期间,他带来了《出台AI手机生态标准,加快形成通信行业新质生产力》与《进一步加强卓越工程师人才培养力度》两份提案。
“手机作为用户最多的应用,是AI大模型创新与应用的重要领域。”金石说,“尤其是AI手机将是继功能机、智能机之后通信行业的第三个重大变革阶段,也是国产品牌真正实现弯道超车的最佳机遇期。”
全国政协常委金石在京参会。受访者供图
新京报:为什么会关注到AI手机这个领域?
金石:我一直在从事移动通信的研究,手机就是移动通信用户最多的终端,并且与我们的生活密切相关。纵观通信行业的发展,早期2G、3G时代是功能机的天下,4G时代出现了以苹果公司为代表的智能机,而现在AI大模型在端侧开始崭露头角,可以说,2024年就是AI手机元年。
我们移动通信行业里有一个非常重要的全球展会,叫巴塞罗那通信展,你会发现,世界各国主要的手机企业、移动通信头部企业都在大力发展AI应用,提出了各种各样的想法,很多让人眼前一亮,比如使用AI处理语音视频、规划用户行程等等,它能根据用户需求进行深度学习,比起我们以前使用APP更加智能。国内很多手机企业也开始布局,比如我们之前去深圳调研,有国产手机厂商开始推出全球首个端侧应用70亿参数大语言模型, AI消除等AI应用让消费者“尝鲜”,AI手机有望成为人们的超级助理,同时1+N智能体生态体系也开始建立,也受到很多好评。
新京报:在你的调研中,发现存在哪些问题或短板?
金石:一方面由于通用大模型成本与技术门槛相对较高,国内较多大模型选择围绕垂直行业进行开发,而要提升通信行业整体的大模型竞争优势,则必须集中力量发力于通用大模型。另一方面国内生成式AI技术还处于存在大量泡沫的“期望膨胀期”,大量企业都是在“重复造轮子”,质量参差不齐,也造成了创新资源的浪费。此外,随着大模型迭代速度加快,参与者也越来越多,生态的多样性和复杂性已初步显现。如何在行业层面进行标准的顶层设计,打造资源共享、协力共长的AI手机大模型生态体系,成为当前发力大模型创新应用,形成通信行业新质生产力所面临的迫切命题。
新京报:你提出的建议是什么?
金石:我认为可以从五个方面进行推进,一是行业主管部门通过规划指引、财政补贴、试点示范、揭榜挂帅、产业基金等方式,鼓励手机企业围绕关键点进行长期投入,加快数据、算法、算力基础设施建设,加快应用层到物理层的全链条研究,并形成生态。
二是建议工信部牵头,成立以行业协会、龙头企业、高校科研机构共同参与的通信行业大模型创新联盟,快速将领先的大模型技术分享到整个通信行业。
三是建议中国信通院等研究机构,联合龙头企业,加快出台AI手机生态标准,通过相对统一的行业标准,促进各类AI数据的合理开放、共享。
四是探索构建以企业为主体、产学研用深度融合的创新联合体,以AI手机生态标准为枢纽,加快建设AI手机生态体系。
五是加快人工智能人才培养,建议高校、科研院所、头部企业紧密合作,工学交替,依托卓越工程师学院、未来技术学院等平台,共同培养面向人工智能未来的复合型人才。
新京报:你刚刚提到人工智能人才培养,此前有媒体报道称,中国人工智能人才缺口超过500万,供需比例严重失衡,你的另一份提案是关于卓越工程师培养的,你认为高科技人才的培养存在哪些问题?
金石:培养大批卓越工程师是建设国家战略人才力量的重要任务,目前来看问题主要有,首先,一部分校企、政校合作呈现“点缀式”“盆景式”的特点,“换汤不换药”流于形式,如何让人才得到培养的实质性举措不多。同时,在项目制招生的情况下,高校难免会倾向于重要央企、国企和行业龙头企业,当地的优势产业、特色产业参与度较低,政府在校企合作中,对接区域经济社会发展的协调力度还有待加强。
其次,高校和企业双方在人才培养的全生命周期中沟通的时间成本高。目前已有的国家卓越工程师学院在推进一校对多企(校)或一企对多校(企)的过程中,高效的沟通渠道和平台相对缺乏。校企衔接融合的程度低现象依然存在,对学生的评价标准较为单一,导致企业管理学生的抓手不够多。
另外,作为人才培养的新模式,探索形成中国特色、世界水平的卓越工程师培养体系是一项大工程,需要投入大量的时间、精力、资源,政府及社会各界的关心支持力度还不够。目前国家卓越工程师学院大多处于起步阶段,建设工程师技术中心和类企业级实训平台、重构课程体系以及组建导师队伍,这一过程中需要付出大量的人力、物力和财力,如果没有相关政策的支持,校企参与项目的积极性会逐渐被消磨。
新京报:2022年8月,教育部和国务院国资委联合正式启动国家卓越工程师学院试点建设。你就职的东南大学成为全国首批10个高校牵头国家卓越工程师学院建设试点单位之一。能不能谈谈,在高科技人才培养方面,高校应该扮演什么样的角色?
金石:如果我们的产业链发展是0到100的话,那高校要做的就是去解决0到1与1到10阶段的问题,这一部分我们可以通过很多载体进行建设。卓越工程师学院就是一个很好的载体。长期以来,产教融合两张皮的现象都非常突出,高校与企业的基本目标不一样,高校以人才培养为主要目标,企业以生存发展和盈利为主要目标,卓越工程师学院的目标就是融合企业与高校的需求,通过项目合作共同承担研发任务,这需要前期把培养方案设计好,并与项目紧密结合,学生无论是在高校学习也好,从事研究也好,从事开发也好,要到企业里去了解真问题真环境,双方的导师队伍要有长期的密切合作与交流,才能实现高校与企业的双赢。
在这种情况下,我们的科研项目选择就非常关键,高校研究的东西得是企业所需要的,企业也能提供很多高校不具备的条件,比如说人工智能,大模型时代到来算力建构,高校面临的挑战就比较大,而企业更具备优势和条件,校企进行资源互补合作,可以更好地推进融合。
新京报:具体来说,你们做过哪些尝试?
金石:我们在卓越工程师学院会更强调学科的交叉,其中一个很重要的项目是“AI+X”,我们特别鼓励人工智能和其他行业的融合,通过AI赋能相关产业,对于这类项目,我们会专门配备导师团队和研究生资源。我们现在有一部分签约合作的企业,就围绕这些课题正在和我们展开深入合作,共同建设卓越工程师技术中心和联合研发中心。
新京报:面对人工智能广阔的应用前景,中国如何更好地抓住人工智能发展机遇?
金石:首先是人才培养方面,要加大相关人才培养的力度,也要让不同行业的人才具备人工智能的专业素质,以提升工作效率和进行创新,才能形成良好的基础氛围。其次,要强化相关硬件和软件的研发,为未来人工智能发展提供物质基础。第三,未来各行各业要广泛合作与推动,用更多的创新应用来赋能垂直行业,让人工智能在这些行业焕发出更大的生机。
新京报记者 李照
编辑 陈晓舒
校对 张彦君
36氪 2024-12-19
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