当前，人工智能的算法、算力、数据与场景已成为数字经济发展的核心能力，是加速数字产业化和产业数字化进程的重要力量，蓬勃发展的人工智能大模型无疑是其中的集大成者。

为抢抓大模型发展机遇，进一步加快人工智能技术落地应用，高质量打造以大数据为驱动的人工智能通用技术产业链，10月20日至21日，由中国科学技术协会、安徽省人民政府共同主办，中国自动化学会承办的“第二十五届中国科协年会通用人工智能产业创新发展论坛”（以下简称“人工智能论坛”）在合肥召开，来自自动化及人工智能领域的200余位专家学者、企业家代表参加了论坛。

本届论坛以“智能涌现 生成未来”为主题，围绕认知智能大模型的迭代升级及产业生态的构建，组织相关领域专家进行了交流研讨。

推进人工智能与制造业融合

通用人工智能（AGI）是指能够执行任何人类智能活动的计算机系统。人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，是加快制造强国建设的重要支撑。加快推进人工智能技术和制造业融合发展，发展工业智能与智能系统，是制造业转型升级的重要推动力。

在论坛上，中国科协党组成员、书记处书记王进展就通用技术产业提出三点建议：一是加快关键核心技术突破，推进产学研用深度融合，不断提高核心算法、模型和技术水平，更好地服务经济建设和社会发展；二是以场景牵引技术应用落地，构建更加开放的产业生态；三是积极推进人工智能治理，以科技向善增进民生福祉。

中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁表示，当前，人工智能的发展触动着人类社会系统的每一个角落，自动驾驶从实验室走向真实的场景，生成式AI创造了一幅幅令人惊艳的画面，语言大模型解决了无数个复杂的问题。

“我们追求的人工智能，会像人类一样有思维和行动，意味着不仅能够解决复杂问题，更重要的是在复杂、动态、不确定的环境和物理世界进行交互。”郑南宁说。

工程AI研发新范式

中国工程院院士、华东理工大学教授钱锋在题为《工业智能与智能系统前沿》的主旨报告中，聚焦工业智能与智能系统前沿，探讨了人工智能赋能制造业的关键科学问题和重点推进内容，指出人工智能作为制造业数字化转型的新生产工具，正催生AI for Engineering（工程AI）这一工程研发新范式。他认为，我国制造业总体仍处于中低端，建设制造强国面临的挑战十分严峻，迫切需要推进工业元宇宙、工业智能大模型等工业智能与智能系统前沿研究，赋能制造业数字化转型和高质量发展。

钱锋在报告中指出，尽管中国在人工智能领域已有显著进展，但仍然面临核心技术挑战和“卡脖子”技术问题。

谈及技术挑战，欧洲科学院院士、中国自动化学会副理事长、华南理工大学教授陈俊龙在题为《人工智能的发展趋势与AIGC应用的探讨》的报告中表示，当前，国内大模型算力大部分依赖国外生态，建立自主的算力生态系统是亟待解决的问题。在算法层面，大模型训练需要大量数据和计算资源，因此，增量数据的更新也是一大挑战。

“我们需要明确技术研究的目标导向和探索导向，才能促进成果快速转化。”钱锋指出，人工智能作为制造业数字化转型的新生产工具，正催生AI for Engineering这一工程研发新范式。

科学人工智能科研范式变革

近年来，人工智能在基础科学领域正在发挥作用，利用人工智能技术融合数据和知识原理去求解科学问题，帮助发现新的科学机理。复旦大学研究员程远分享了AI For Science（科学人工智能）的“复旦模式”——CFFF科研智算平台。通过建设针对科研的计算平台，解决算力不足、算力孤岛等问题。

据介绍，CFFF科研智算平台是目前全国规模最大的高校智能计算平台，将为AI For Science提供强大的算力资源，推动科研范式的变革。该平台具有集群规模较大、分布式训练和高效集合通信能力、低门槛易用性等特点，满足不同用户的需求，促进人工智能技术在科学研究中的应用。

“我们提供通用AI模型、算法、领域专用工具、科学领域模板、一键式部署功能，让AI变得触手可及。针对本科生、研究生，甚至高水平专家院士设计AI For Science的培训体系，通过全链条、多模式的培训推动AI For Science的范式变革。”程远介绍。

通用人工智能是终极目标

当下，认知大模型出现“智能涌现”现象。科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪在《拥抱通用人工智能新时代》的报告中，阐释了认知智能大模型技术阶跃对行业的变革式影响，剖析认知智能大模型技术原理，提炼其智能涌现的技术启示以及未来仍需继续攻克的难题。同时，分享了科大讯飞通过大模型在千行百业落地应用的创新产品及价值体现，总结经验与方法论，为进一步加快通用人工智能产业发展建言献策，推动人工智能技术落地应用。

刘聪认为，大模型可以改变信息的分发方式、提高内容生产效率、实现交互任务，成为专家级虚拟助手；颠覆传统编程方式，成为科研工作的加速器。

认知大模型只是奔向通用人工智能的路径之一，“以ChatGPT为代表的大模型带来惊艳的技术效果，但大模型本身不是通用人工智能。”刘聪表示。

他认为，通用大认知大模型的技术发展仍需攻克知识幻觉、自进化、个性化等三大难题，“除了思考我要如何行动，还要思考如何结合硬件控制落实到机器行动”。

论坛期间，中国自动化学会与科大讯飞签署了战略合作协议，共同探索建立合作机制，促进科技成果转化，推动科技进步与创新驱动发展。