与“年轻的事业”深度相拥
- 2025-07-09 20:10:31
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对话人:
刘刚南开大学经济研究所所长
人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。以需求为导向、以应用为目标,与人工智能这一“年轻的事业”深度相拥,将激发高质量发展的蓬勃生机。
李娜:今年的夏季达沃斯论坛,人工智能产品无疑是一道亮眼风景——用光影模仿肢体动作的“智能真菌”艺术品,拥有多维触觉和AI视觉的人造“灵巧手”……一件件创新产品折射出人工智能技术应用向深度、广度拓展的现实。技术加速迭代、场景愈加多元,您觉得从“人工智能”到“人工智能+”,更注重什么?
刘刚:人工智能属于通用目的技术,强调基础研究和关键核心技术突破,也需要与各行业深度融合。人工智能大模型展现出强大的通用性和适应性,这正得益于大规模预训练、人类反馈强化学习等技术的不断进步,以及架构、算法、行业应用的不断创新。随着大数据、云计算、计算机视觉、区块链等关键技术的持续突破,人工智能与各领域深度结合,将带动经济的结构性变革乃至现代化产业体系的整体性跃升,赋能社会生产力实现全面提升和质变。
李娜:技术的生命力从“用”中来,以需求驱动创新、以场景反哺技术,构建从需求到技术创新的正循环,这是推动人工智能技术与产业深度融合的关键,也是精准洞察市场需求的重要过程。
刘刚:是这样。以应用需求为牵引的科技创新,是人工智能科技产业发展的关键驱动因素。人工智能产业有两个基本组成部分:核心产业部门和融合产业部门。前者包括互联网、物联网、大数据等产业,产出的是“数据和计算”;后者则以“数据和计算”为投入要素,涵盖智能制造、智慧城市、智能医疗等众多领域。这两个部门相互作用——在技术应用过程中会遇到新问题,倒逼技术创新,而技术创新又会促进人工智能更深层次的应用,这样就形成了正循环。有了这样的良性互动和创新循环,人工智能技术的开发就能持续演进,甚至迎来爆发式增长。
李娜:数据被誉为“人工智能的燃料”。拥有AI“大脑”的机械臂,可以进行更加精密和个性化的生产线作业,垃圾分拣机器人可以对垃圾做精准识别、分类,助力低碳生活,这些都离不开丰富数据的支撑。在您看来,助力新技术深度应用,该如何发挥好数据的赋能作用?
刘刚:数据是人工智能的核心要素之一。数据主要有两类:一类是互联网数据,一类是行业中的知识和经验数据。在实际应用中,后者往往更为关键。以医院大模型为例,通过学习专业医生标注的经验数据,它就能具备辅助诊断的能力。而数据的数量和质量,直接影响人工智能技术在具体场景中解决问题的水平。可以说,新一代人工智能也是“数据智能”,需要建立在良好数据生态基础上,既要实现生产全流程各环节数据的深度关联,也涉及完善数据标准体系、建设可信数据空间等重要课题。
李娜:与人工智能深度相拥,要看长远发展。不久前印发的《天津市促进人工智能创新发展行动方案(2025—2027年)》,涵盖培育优质企业和平台载体,推动产业集聚发展,以及优化发展环境等多方面内容。您觉得人工智能作为一项“年轻的事业”,需要怎样的成长生态?
刘刚:人工智能需要的成长生态,绝非单一要素的堆砌,而是一个由政府、企业、高校、科研机构、投资机构、社会组织、公众等多元主体共同参与、相互作用、协同演进的复杂系统。人工智能技术推动生产力发展,相应地,也需要调整生产关系来适应它的发展。为什么医疗数据共享利用困难?一个重要原因,就是产权界定不清。对于人工智能技术的成长来说,生态是发展环境,更深层次看,则意味着建立和完善与新技术、新质生产力发展相适配的新型生产关系。
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