<p class="ql-block"><span style="font-size:18px;">2025年7月22日，</span>科学技术前沿沙龙<b style="color:rgb(237, 35, 8);">《人工智能技术发展趋势及应用前景》</b>在中国科学院自动化研究所召开。</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);">主办单位：</b></p><p class="ql-block"> 中国老科技工作者协会</p><p class="ql-block"> 中国科学院老科技工作者协会</p><p class="ql-block"> 中国科协创新战略研究院</p><p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);">承办单位：</b></p><p class="ql-block"> 中国科学院老科协自动化所分会</p><p class="ql-block"> 中国科学院自动化研究所</p><p class="ql-block"> <b style="color:rgb(22, 126, 251);">2025 年 7 月·北京</b></p> <p class="ql-block">约30位来自兄弟单位和自动化所的学者、老专家参加了沙龙活动。</p> <p class="ql-block">近年来，随着大算力、大数据和 AI 算法的快速发展，GPT-4、Sora 和 Gemini 为代表的人工智能大模型的成功标志着人工智能从以专用小模型训练为主的“手工作坊时代”迈入到以通用大模型预训练为主的“工业化时代”，成为新一代人工智能发展分水岭。</p> <p class="ql-block">国内人工智能研究也热潮迭起，涌现出了 DeepSeek、讯飞星火、紫东太初、阿里通义等诸多大模型。</p> <p class="ql-block">沙龙邀请了中国科学院自动化所王金桥研究员和科大讯飞王士进副总裁作主旨报告，邀请北京地平线科技有限公司算法总监曹冬博士作为特邀专家。</p> <p class="ql-block">两个主旨报告分析大模型的技术发展现状、能力涌现机理、幻觉和可解释性；</p> <p class="ql-block">介绍国内外算力的布局，国内算力发展的困难与挑战，以及人工智能多模态大模型分布式训练方法、模型结构设计和学习机制等技术情况，以及知识和检索增强大模型方法；</p> <p class="ql-block">探讨大模型在各个行业的落地范式和垂直应用效果、存在的问题，分析和讨论经典落地案例以及存在的问题和调整；</p> <p class="ql-block">最后探讨人工智能大模型的未来发展趋势。</p> <p class="ql-block">前沿沙龙日程安排</p> <p class="ql-block">中国科学院老科协自动化所分会副理事长卢汉清研究员主持沙龙活动。</p> <p class="ql-block">中国科学院自动化所人力资源处宋琪处长致欢迎辞。</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);">王金桥研究员</b>作主旨报告：《多模态大模型驱动新一代技术变革》</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);">王金桥，</b>中国科学院自动化研究所副总工程师、研究员，博导，</p><p class="ql-block">紫东太初大模型中心常务副主任，武汉人工智能研究院院长，中科紫东太初（北京）科技有限公司董事长，中国科学院大学人工智能学院岗位教授，一直从事视频图像分析、多模态大模型、自监督学习等方面的应用基础研究。作为中国科学院人工智能创新研究院“2035 团队”跨模态通用人工智能平台负责人，带领团队研发了全球首个千亿参数“紫东太初”多模态预训练大模型和基于三维虚拟数字人“小初”的人机对话平台。获得北京市科技进步一等奖、华为天才少年桃李奖、祖冲之杰出贡献奖、吴文俊人工智能科技进步二等奖、中国发明创新银奖、世界人工智能大会 SAIL 奖等 20 余项国际视觉算法竞赛冠军和技术应用奖项。</p> <p class="ql-block">多模态大模型已成为AI产业</p> <p class="ql-block">紫东太初</p> <p class="ql-block">Griffon-G</p> <p class="ql-block">芯片设计十大模型</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);">王士进正高工</b>作主旨报告：《星火大模型技术进展和应用思考》</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);">王士进</b>，博士，正高级工程师，科大讯飞股份有限公司副总裁、研究院执行院长，认知智能全国重点实验室副主任，并担任中央电教馆人工智能教育专家组专家，新一代人工智能产业技术创新战略联盟专委会委员，中国人工智能学会教育工作委员会常务委员。主导“1+N”星火认知大模型攻关，带领团队突破多语言认知、知识融合推理、开放域多轮对话等关键技术，研发了业内首个基于全国产算力训练的千亿级通用认知大模型，整体效果达到国内领先水平，对标 ChatGPT 实现中文超越，英文相当，已在教育、司法等多个行业深度应用。</p> <p class="ql-block">获得安徽省科技进步一等奖、安徽省自然科学奖二等奖、吴文俊人工智能科学技术奖一等奖等科技奖励，被授予中国青年五四奖章集体、中国计算机学会杰出会员等重要荣誉，2023 年获得中国科协求是杰出青年成果转化奖，2024 年入选安徽省江淮英才创新人才培养计划杰出项目。</p> <p class="ql-block">人工智能技术，“第四次浪潮”，大模型</p> <p class="ql-block">语音识别技术发展历程</p> <p class="ql-block">客观理性看待美中大模型差距</p> <p class="ql-block">全国产化大模型算力底座历程</p> <p class="ql-block">AI+医疗：打造每个医生的AI诊疗助理，每个人的AI健康助理。</p> <p class="ql-block">俩位专家的主旨报告引起与会者的广泛关注，纷纷发言，探讨人工智能的有关问题。</p> <p class="ql-block">俩位报告人认真听取各种提问，仔细讲解各自的观点，深入探讨大家感兴趣的问题。</p> <p class="ql-block">中国科学院老科协负责人参加沙龙活动。</p> <p class="ql-block">中国科学院老科协自动化所分会理事长易建强研究员参加沙龙活动。</p> <p class="ql-block">中国科学院老科协原副理事长桂文庄研究员参会发言</p> <p class="ql-block">自动化所老科协会员胡占义研究员发言</p> <p class="ql-block">中国科学院老科协数学院分会理事长刘卓军研究员发言</p> <p class="ql-block">中国科学院老科协赵震声研究员发言</p> <p class="ql-block">自动化所老科协会员张恭清研究员发言</p> <p class="ql-block">北京地平线科技有限公司算法总监曹冬博士发言</p> <p class="ql-block">会场花絮</p> <p class="ql-block">中国科学院老科协副理事长曹以玉总结发言</p> <p class="ql-block">参会人员名单</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(22, 126, 251);">讨论</b></p><p class="ql-block">人工智能（AI）技术正处于飞速发展的阶段，正在深刻影响人类社会和经济结构，发展趋势和应用前景分析讨论：</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(255, 138, 0);">一、人工智能技术发展的主要趋势</b></p><p class="ql-block">1. 大模型（Foundation Models）与生成式 AI（Generative AI）的崛起与深化：以 GPT、Gemini、Claude、Llama 等为代表的大语言模型（LLM）和多模态大模型（能处理文本、图像、音频、视频等）正成为 AI 发展的核心驱动力。它们展现出强大的泛化能力、上下文理解能力和内容创造能力。</p><p class="ql-block">2. AI Agent（智能体）的演进：AI 系统正从被动响应转向主动规划和执行复杂任务的智能体。它们能够理解目标、分解任务、使用工具（如搜索、计算、调用 API）、学习新技能，并能持续运行。</p><p class="ql-block">3. 多模态融合成为主流：未来的 AI 系统将不再局限于单一模态。能够同时理解和生成文本、图像、语音、视频、3D 模型、传感器数据等多模态信息的 AI 将成为标准。</p><p class="ql-block">4. 追求更高效、更轻量化的模型：为了降低成本、提高速度、便于在边缘设备（手机、IoT 设备、汽车）上部署，模型压缩（知识蒸馏、剪枝、量化）、高效架构设计（如 Mixture of Experts）和专用硬件（AI 芯片）是重点发展方向。</p><p class="ql-block">5. 可信赖 AI（Responsible AI）与 AI 治理成为核心议题：随着 AI 能力的提升和应用范围的扩大，其安全性、公平性、可解释性、隐私保护、鲁棒性（抗干扰能力）和伦理问题受到前所未有的关注。</p><p class="ql-block">6. AI for Science（AI4S）加速发展：AI 正成为科学发现的新范式和新工具，在生物医药（蛋白质结构预测、药物研发）、材料科学（新材料设计）、气候预测、基础物理学等领域取得突破性进展。</p><p class="ql-block">7. 人机协同（Human-AI Collaboration）模式深化：AI 的目标不是完全替代人类，而是成为强大的辅助工具。未来将更注重设计能理解人类意图、与人类自然交互、互补优势的 AI 系统。</p><p class="ql-block">8. 开源生态持续繁荣：开源模型（如 Llama, Mistral）、框架（如 PyTorch, TensorFlow）和工具社区蓬勃发展，降低了 AI 研发门槛，加速了创新和普及。</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(255, 138, 0);">二、人工智能技术的应用前景</b></p><p class="ql-block">AI 的应用已渗透到几乎所有行业，未来其广度和深度将继续扩展：</p><p class="ql-block">1. 产业升级与智能制造：智能工厂：预测性维护、智能排产、质量检测、供应链优化、柔性制造。产品研发：基于 AI 的设计优化、仿真测试。机器人：更智能的工业机器人、协作机器人、服务机器人。</p><p class="ql-block">2. 医疗健康：辅助诊断：医学影像分析（CT、MRI、病理切片）、疾病风险预测。药物研发：靶点发现、分子设计、临床试验优化。个性化医疗：基于基因组、生活习惯等数据的精准治疗方案。手术辅助/机器人：提高手术精度和效率。健康管理：可穿戴设备数据分析、虚拟健康助手。</p><p class="ql-block">3. 智慧城市与交通：智能交通管理：实时交通流预测、信号灯优化、事故预防。自动驾驶： L3及以上级别的自动驾驶技术逐步落地（乘用车、货运卡车）。城市治理：智慧安防、应急管理、资源调度优化（水、电、气）。智能物流：仓储自动化、配送路线优化、无人配送。</p><p class="ql-block">4. 金融科技：智能风控：欺诈检测、信用评估。量化交易与投资：市场分析、算法交易。智能投顾：个性化理财建议。智能客服与运营：自动化流程处理、精准营销。</p><p class="ql-block">5. 内容创作与媒体娱乐：AIGC：文本生成（新闻、营销文案、小说）、图像生成（设计素材、艺术创作）、视频生成（短视频、动画）、音乐生成。游戏：智能 NPC、游戏内容自动生成、个性化游戏体验。影视制作：特效制作、剧本辅助、虚拟演员。</p><p class="ql-block">6. 教育：个性化学习：自适应学习平台、智能辅导系统。自动化教学辅助：作业批改、内容生成、课程设计辅助。虚拟教师/学习伙伴：提供互动学习体验，辅助科研的应用。</p><p class="ql-block">7. 能源与环保：智能电网：需求预测、负载平衡、故障诊断。可再生能源优化：风能/太阳能发电预测、效率优化。环境监测与保护：污染源识别、物种监测、气候变化建模。</p><p class="ql-block">8. 农业：精准农业：基于传感器和图像识别的作物监测、病虫害预警、灌溉/施肥/用药优化。自动化农机：无人拖拉机、收割机。产量预测与供应链优化。</p><p class="ql-block">9. 客户服务与零售：智能客服： 24/7 在线问答、复杂问题处理。个性化推荐：电商、内容平台精准推荐。虚拟试穿/试妆：提升购物体验。智能门店管理：客流分析、库存管理优化。</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(255, 138, 0);">三、挑战与展望</b></p><p class="ql-block">挑战：数据隐私与安全、算法偏见与公平、技术伦理困境（如深度伪造、自主武器）、就业结构冲击、技术垄断与数字鸿沟、强大的 AI 带来的潜在失控风险（长期挑战）。</p><p class="ql-block">展望：AI 将成为像水电一样的基础设施，深刻融入经济社会运行。“通用人工智能”（AGI）或“类人智能”仍是长期目标，但专用 AI 的能力边界将不断扩展，越来越接近通用能力。人机协同共生将是未来社会的主要形态。AI 驱动的创新将解决许多全球性难题（健康、环境、能源），但也带来新的治理挑战。量子计算等前沿技术一旦突破，可能为 AI 带来颠覆性的算力提升和新的可能性。</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(255, 138, 0);">结语</b></p><p class="ql-block">人工智能技术的发展趋势是朝着更大规模、更强能力（多模态、生成式、智能体）、更广泛部署（边缘计算）、更可信赖、更深层次人机协同的方向前进。其应用前景几乎覆盖所有行业，核心在于提升效率、优化决策、创造价值、解决复杂问题。抓住 AI 发展的机遇，积极应对其带来的挑战，建立健全的伦理与治理框架，将是个人、企业和社会在未来竞争中立于不败之地的关键。</p> <p class="ql-block">人工智能不仅仅是技术革命，更是一场深刻的社会变革，其最终目标是赋能人类，创造更美好的未来。</p> <p class="ql-block"><b style="color:rgb(237, 35, 8);">致谢：</b></p><p class="ql-block"><b style="color:rgb(22, 126, 251);">部分资料参考网络；</b></p><p class="ql-block"><b style="color:rgb(22, 126, 251);">自动化所老科协精心组织前沿沙龙；</b></p><p class="ql-block"><b style="color:rgb(22, 126, 251);">何欣提供部分照片。</b></p>