全国政协常委金石：建议出台AI手机生态标准，加强工程师培养
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