人工智能大爆發！產業發展路在何方？李國杰最新研判
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股價大幅上漲的背后，是人工智能技術的突破和市場對人工智能在各行業廣泛應用的樂觀預期。標志性事件是OpenAI在美國推出的ChatGPT3.5大模型。
為此，中國基金報記者采訪了中國工程院院士、中科院計算技術研究所原所長、曙光董事長李國杰，請其詳細闡述ChatGPT 在人工智能發展史上的作用。當前我國人工智能產業發展的優劣勢，大模型如何走上健康發展之路等問題。李國杰認為，人工智能因其廣泛滲透，將成為21世紀的決定性技術，未來幾年還會有新的標志性事件，促使人類社會真正進入人工智能2.0時代。現在的人工智能只相當于工業革命的蒸汽機時代，還沒有到電氣化時代。前途一片光明，有望在21世紀發揮比微處理器更大的作用。
雖然我們在AIGC大模型方面暫時落后于美國，但與傳統信息產業相比，我國在人工智能領域更有可能領先世界，我們應該牢牢把握這一突破口。
但李國杰也指出，目前我國人工智能行業缺乏像DeepMind、OpenAI領軍人物那樣具有敏銳洞察力、堅定信念、強大工程和組織能力的復合型人才；在智能領域的突出表現是論文數量和專利數量。大多數研究人員都在做論文研究，并沒有像 AlphaFold 和 ChatGPT 這樣取得領先的重大成果。
在李國杰看來，當前的人工智能世界需要一個“晶體管”式的大機型的偉****明，可以讓大機型走上良性發展之路。中國是發展中國家，必須義無反顧地走低成本信息化之路。起步早并不意味著市場贏家。只要狠抓基礎研究和技術突破，中國的AI大模型就有可能走上低成本之路，成為市場的贏家。
什么樣的AI模型會成為市場的主流，目前還不清楚。很難預測誰會獲勝，可能會有不知名的初創公司突然崛起。在云計算的浪潮中，阿里巴巴、騰訊等世界知名龍頭企業在中國崛起。希望在人工智能的浪潮中，中國能出現新的龍頭企業。
李國杰還強調，在高技術產業化過程中，必須形成以產業技術為主體的科技文化。企業最貼近市場，最了解應用場景，最有被卡的親身經歷。對于與經濟發展相關的國家科技計劃，企業既是提問者，又是主要的回答者和評審者。
以下為采訪全文。
未來幾年肯定會有新的地標性事件
中國基金報：您在2017年認為人工智能已經進入2.0時代，正在進入收獲的秋天，但目前還沒有標志性事件或顛覆性技術。那么，美國OpenAI研發的ChatGPT3.5大模型可以說是人工智能2.0時代的標志性事件嗎？
李國杰：我當時覺得人工智能2.0與其說是技術上的重大突破，不如說是第二波智能化應用。因為深度學習技術在ImageNet圖像識別比賽中的成功，以及AlphaGo戰勝人類圍棋冠軍，都不能算是標志性的事件，也不能算是劃分技術時代的顛覆性技術。
ChatGPT的出現，不僅實現了通用自然語言處理技術的重大突破，也為智能客服、智能機器人、智能助手等應用提供了強有力的支持。這些應用將改變人們的生活方式和工作方式，推動人工智能技術向更廣更深的領域拓展。所以，可以認為ChatGPT是人工智能進入2.0時代的標志性事件之一。
ChatGPT具有標志性意義，首先是因為它在通用人工智能技術的發展上達到了一個新的高度。雖然還不能說期盼已久的通用人工智能已經實現，但比起幾十年來苦苦鉆研的符號人工智能，已經向前邁進了一大步。通用性差是制約人工智能發展的最大障礙，在通用性上取得進步遠比在特殊領域提高性能有意義得多。另一個象征意義是，大模型的參數規模如此之大，以至于在一定程度上出現了“突發”行為。雖然沒有解釋為什么會出現“涌現”行為，但可能觸及了智能的本質。
時代變遷是一種歷史行為。往往有二十年、三十年甚至更長的過渡期。人們常說，第一次工業革命的標志性事件是瓦特改進了蒸汽機。但是瓦特對蒸汽機的改進并不是一下子完成的。從1765年到1790年，他進行了一系列發明，如分離式冷凝器、行星齒輪、離心式調速器等，使蒸汽機比紐科門效率更高。發動機經過三倍多的改進，發展成為現代蒸汽機。未來幾年，一定會出現新的標志性事件，促使人類社會真正進入人工智能2.0時代。
現在的人工智能只相當于工業革命的蒸汽機時代
中國基金報：您之前認為人工智能會成為21世紀的決定性技術，就像微處理器在20世紀扮演的角色一樣。你能詳細說說你對此的理解嗎？
是否可以理解，你說的“決定性作用”是指人工智能在各行各業廣泛深入的滲透轉化和深度融合，類似于人工智能在新聞行業的深度融合而誕生像“字節跳動”這樣的平臺級信息公司，是否也類似于人工智能與電動汽車深度融合而誕生的智能駕駛或無人駕駛汽車？
李國杰：我同意你的理解。人工智能因其廣泛滲透而發揮“決定性作用”。人工智能基礎麥卡錫和他的同事尼爾森對“人工智能”的另一種解釋是“智能自動化”，即AI = Automation of Intelligence。從工程學的角度來看，人工智能的本質是知識自動化。
20年代，由于可以準確測量體力勞動的工作量，泰勒發明了工業流水線，實現了體力勞動的自動化，引發了一場工業革命。由于人工智能技術的普及，特別是最近AIGC技術的進步，腦力勞動的白領工作現在也可以實現自動化，可能會出現知識生產和知識管理的流水線。知識流水線的意義不亞于當年的工業流水線。將是一場革命。白領工人現在可能將 80% 的時間花在重復性任務上。知識自動化致力于利用人工智能完成大部分白領工作，將人們從重復性勞動中解放出來。未來的白領將主要從事創造性和決策性的工作。
近期取得重大突破的機器學習大模型技術也可以應用于無人駕駛汽車等機器的智能化。AI模式的成功，增強了人們對智能駕駛純視覺技術方向的信心，沒有激光雷達的智能駕駛技術路線也有可能成功，無人駕駛汽車即將進入高速發展軌道。現在的人工智能只相當于工業革命的蒸汽機時代，還沒有到電氣化時代。前途一片光明，有望在21世紀發揮比微處理器更大的作用。
中國人工智能產業的發展
應該走應用和市場牽引的道路
中國基金報：在您看來，大數據可能是中國信息產業從跟風到引領的突破點。但是正如你所說，大數據和人工智能是一對孿生產業。從這個角度來看，是否可以說人工智能可能是中國信息產業從跟蹤走向引領的突破口？
李國杰：大數據和人工智能是孿生產業。近年來，人工智能技術和應用取得了長足的進步，主要依靠的不是傳統的符號邏輯，而是基于大數據的機器學習技術。由于歷史原因，中國集成電路、基礎軟件等傳統信息產業與發達國家存在較大差距。很多基礎技術還是以跟蹤為主，短期內很難成為領先者。
在人工智能領域，我國人才資源豐富。幾乎每一所本科院校都在培養人工智能人才，已有400多所學校開設了人工智能專業。中國學者在人工智能領域發表的高被引論文和發明專利已超過美國。尤其是我國巨大的市場和眾多的應用場景，有利于人工智能技術的發展。雖然我們在AIGC大模型方面暫時落后于美國，但與傳統信息產業相比，我國在人工智能領域更有可能領先世界，我們應該牢牢把握這一突破口。
中國基金報：您曾提到，在錢學森先生的倡導和領導下，中國在人工智能研究方面逐漸形成了具有鮮明特色的中國學派。那么，中國目前在人工智能研究領域處于什么水平？您如何看待目前中國人工智能產業的發展水平？
李國杰：錢先生是一位有遠見的戰略科學家。他的主要貢獻不在人工智能領域，但他的工程控制論、思維科學、復雜巨系統等都與人工智能密切相關，具有創新思想特點。這幾年全職回國的大學學者，如李明、朱松純、沉向陽、張亞勤、湯曉鷗等，都是人工智能領域的世界級科學家。相信在不久的將來，他們在基礎研究和產業發展上一定會取得豐碩的成果。
但中國目前的人工智能行業缺乏像錢先生這樣的大師，更缺乏像DeepMind、OpenAI領軍人物那樣具有敏銳洞察力、堅定信念、強大工程和組織能力的復合型人才。我國在人工智能領域的突出表現是論文數量和專利數量。大多數研究人員都在做論文研究，并沒有像 AlphaFold 和 ChatGPT 那樣取得領先的重大成果。
近年來，我國人工智能產業取得長足發展。工信部公告2022年時間，我國人工智能核心產業規模達到5080億元，占全球市場份額近20%，成為全球第一大人工智能產業。截至2022年底，我國人工智能企業數量為4227家，約占全球的16%。百度、阿里、華為、騰訊、科大訊飛、云從科技、京東等人工智能開放平臺已初步具備支撐產業快速發展的能力。在我國人工智能產業中，應用產業產值占比過半，應用級人工智能企業數量占比84%，基礎級企業數量僅占2.3%。
很多人擔心應用牽引的路徑是否正確，認為正確的路徑應該是先做基礎研究，再做應用研究和成果轉化，最后將成果交給企業進行產品化。其實，中國的優勢在于應用場景豐富，市場容量大。以應用和市場的力量帶動技術和企業的發展，是一條具有中國特色的發展道路。深圳的高新技術產業就是這樣發展起來的，這條成功之路應該堅持下去，不能動搖。
而應用牽引，是指從應用中發現必須突破的核心技術，不能只追隨主流技術，永遠停留在低端。實現高質量發展，邁向產業高端，需要通過應用牽引逐步引領技術潮流。在應用牽引方面，要抬頭看路，不能只關注短期收益和融資。一定要敢于花大錢，專注于可能成為新的主流技術的研究方向。對于應用領域，也要尋找長遠的方向。制造業的智能化決定了一個國家的實力，應該得到優先發展。2021年我國工業AI質檢市場規模僅20億元以上。這一領域可能形成一個千億元的新市場，必須大力發展。AI框架、芯片、基礎組件是我們的短板，需要根據應用需求制定長期發展戰略。
解決芯片制造制約
要有耐心、堅持和堅定
中國基金報：目前，高性能計算能力是人工智能發展的主要制約因素。但恰恰在這方面，中國還存在較大的不足。雖然寒武紀可以設計出高性能人類人工智能芯片，但中國芯片代工企業目前還沒有能力生產。您對此有何理解和判斷？預計中國何時能有效解決這一瓶頸？
李國杰：我國是發展中國家，重要標志之一就是集成電路加工能力薄弱。長期歷史原因形成的短板，需要長期努力解決。我們既不能悲觀，也不能急躁。
一般來說，突破芯片制造瓶頸的途徑有以下三種。一是從占據市場80%以上的成熟技術入手，把集成電路（55-28nm）成熟技術做成一條自主可控的生產線。通過成熟技術積累經驗，沉淀技術，逐步向高端技術發展。采用新的舉國體制，開發光刻膠、EDA軟件工具等尖端設備，同時大力發展國際統一戰線，盡可能獲取海外資源。
二是加大變革性器件和集成電路新工藝研發力度，力爭低代工藝達到當前傳統高端工藝芯片的性能。
三是從需求側著手，通過系統層面的創新優化，降低對設備性能和功耗的要求。無論走哪條路，都不是短期內可以完成的任務。一定要堅持不懈，長期努力。這至少需要十年的努力。解決芯片的制約，要有耐心、有毅力、有決心。芯片制造是一種經過理論上驗證的方法。無論是迎頭趕上還是另辟蹊徑，只要不放棄，不懈怠，就一定可以實現目標。人機互補成為可能
構建人機命運共同體
中國基金報：在您看來，1940年代以后，21世紀20、30年代可能出現基礎創新（basic innovation）的高峰期。基于腦和認知科學的智能技術將引發信息技術的新革命；也相信在信息領域，2020年以后，什么技術會成為新的主流技術會逐漸明朗，2020-2035就是信息技術。大變革時期。
目前，您是否仍堅持上述意見？信息領域新的主流技術是否已經明朗化？如果是，對信息產業有什么影響？
李國杰：2009年，我在做《到2050年中國科技發展路線圖》戰略研究時，提出了上述預測，現在我仍然堅持這個觀點。所謂“基礎創新”，又稱“基礎創新”，是指能夠引發劃時代變革的重****明，如蒸汽機、電動機、計算機、集成電路、互聯網等。50-60年來，信息技術發展迅速，但缺乏劃時代的基礎創新。按照60年左右一個周期的經濟長波理論，2020年代是經濟衰退期，恰好是基礎創新的高峰期。根據歷史對未來的預測，2020-2035年將是信息技術大變革時期。近年來人工智能技術的重大突破驗證了這一預測。
有人說21世紀是生物世紀或量子世紀，但人工智能不同于這些基于學科的技術。它的影響范圍更廣，對人類生活的影響更深遠。因此，將21世紀稱為人工智能世紀或許更為恰當。美國工程院曾評選出20世紀最具影響力的20項工程技術。前三名是20世紀上半葉流行的動力系統、汽車和飛機，而不是20世紀下半葉流行的計算機。21世紀下半葉，可能還有不為人知的技術，但對整個21世紀影響最大的人工智能技術，可能是上半葉人工智能技術的飛速發展。
人工智能的影響在于它將引發前所未有的認知革命生活。GPT 等大型模型的涌現能力表明，人造機器可能具有與人類不同的認知模型。人有智能，機器有“智”，人與機器的互補性可能構建人機命運共同體。這是人類發展史上的一個重大轉折點。雖然要實現通用人工智能還有很長的路要走，但經過近一個世紀的努力，通向智能王國的黑暗森林中似乎出現了一絲曙光。中國學者在這場空前的探索和競爭中走在了世界前列，這一歷史機遇不容錯過。
仍然需要“晶體管”類型的重要發明
早起并不意味著市場贏家
中國基金報：您多次強調中國要走低成本信息化之路，ChatGPT3。5大機型造價不菲，中國科技企業可能承受不起。那么，中國在研發類似ChatGPT的大模型時，能否找到一條低成本路徑呢？
李國杰：現在的人工智能模型類似于1940年代發明的ENIAC電子管計算機。它體積大且價格昂貴，但 ENIAC 是一項劃時代的發明，為未來的改進提供了起點。晶體管和集成電路的發明使計算機走上了低成本發展的道路。
大語言模型的參數越來越多，現在正朝著艾字節的目標努力，建設和運營成本難以承受。降低模型的成本已經成為人工智能界的共識，現在已經推出了幾個參數小很多但性能好的模型。對于緊急行為需要多大的模型，以及模型的大小與其性能之間的關系是什么，仍然不清楚。模型的改進仍需理論突破，創新空間很大。當前，人工智能領域需要一個“晶體管”類的重****明，讓大模型走上健康發展的道路。
中國是發展中國家，必須義無反顧地走低成本信息化之路。歷史上有很多好的技術，但很多都死在了搖籃里。能夠大規模推廣的技術一定是低成本的技術。摩爾定律的威力還在于成本的指數級降低。
光伏發電電是一個值得學習的例子。通過基礎研究，光伏電池的效率不斷提高。現在光伏發電成本已經大大降低，不再需要政府補貼，可以按平價上網。我國光伏發電技術已處于世界領先地位，光伏組件已占據國際市場70%以上的份額。起步早并不意味著市場贏家。只要狠抓基礎研究和技術突破，中國的AI大模型就有可能走上低成本之路，成為市場的贏家。
智能物聯網設備將是最大市場
對象計算是變道超車的新戰場
中國基金報：您認為隨著信息技術的升級，市場領導者必然會發生變化。上一代的領先者是英特爾、微軟等專注于基礎平臺產品的大公司，新一代的領先者是谷歌、蘋果、Facebook等結合應用技術和產品的IT公司。
正如您上面所說，如果信息技術發生重大變化，什么樣的科技公司會成為新形勢下的主導者？新形勢下，對象計算體系是否有新生態的萌芽，是否形成了新的產業生態格局？中國科技企業能否抓住歷史機遇，克服“平行”難題，實現“彎道超車”？
李國杰：云計算的出現曾經給信息產業的領導層帶來了重大變化。谷歌、蘋果、Facebook等公司順勢崛起，成為國際市值前10名的公司。人工智能技術的這一突破，將引發又一次大洗牌，新的領軍者勢必涌現。借助對OpenAI的投資，微軟市值飆升至2萬億美元以上，有可能再次成為霸主之一。什么樣的AI模型會成為市場的主流，目前還不清楚。很難預測誰會獲勝，可能會有不知名的初創公司突然崛起。在云計算的浪潮中，阿里巴巴、騰訊等世界知名龍頭企業在中國崛起。希望在人工智能的浪潮中，中國能出現新的龍頭企業。
到2022年底，我國蜂窩物聯網終端用戶將達到18.45億物聯網連接數超過人聯網。水表、氣表、煙感器、追蹤形成了四個千萬級的應用場景。人、機、物三元智能融合是未來信息技術的發展方向，物設備的智能化將是最大的市場，必將形成新的產業生態。PC和手機已經是一片同質化競爭嚴重的紅海，而物端計算依然是一片藍海，是我們變道超車的新戰場。然而，物聯網設備種類繁多，市場分散。目前，沒有主流的芯片和操作系統。如何打造更通用的對象計算生態系統，是信息產業高質量發展必須解決的難題。
還沒有出現
“有中國特色的DARPA”
中國基金報：您曾經認為中國缺乏像美國DARPA這樣引領高科技發展的管理機構，您期望有一個具有中國特色的DARPA。11年過去了，您認為我國科技管理體制在哪些方面還需要完善？你期待的“有中國特色的DARPA”出現了嗎？
李國杰：DARPA是全球公認的顛覆性技術創新最成功的組織者。互聯網、GPS、無人機、mRNA疫苗等一系列重大原始創新，均源于該機構計劃安排的研究。有人說，它用美軍30%的研究經費，創造了美國1/3的重大科技成果。DARPA不僅僅是美軍的科研管理機構，實際上是美國國家科技體系的典范。
我國很多學者都在研究DARPA的成功經驗，很多科技管理部門也在向DARPA學習。中國的國情與美國不同。在計劃經濟時代，我們有兩彈一星的成功經驗。在市場經濟條件下，如何形成全國性的新體制，將目標導向的創新延伸到政產學研全系統，需要我們探索新的管理方式機制方面，DARPA的一些經驗值得借鑒。
DARPA的成功經驗主要表現在兩個方面：一是“選任務”，二是“選人”，即領導完成任務的人才。做好這兩件事，必須要有足夠的授權，即國家對DARPA的授權和DARPA對任務負責人的授權。授權的基礎是對領導創新活動的科學家的信任。建立新的舉國體制，必須在如何選對任務、選對人上下功夫。所謂科技體制機制改革，關鍵就在于此。
我國科技創新體系存在的一大問題是缺乏制度運行機制。新的舉國體制需要解決決策權和資源配置權的集中問題。只有先集權，才能實現對專業人士的高度授權。國務院機構改革調整與產業密切相關的國家科技計劃后，從科技部到各行業管理部門，如何統籌協調，應引起高度重視.近年來，各部門高度重視公務員合規優先的計劃管理流程。科技評論專家、科學家、企業家圍繞公務員展開。這種科研生態不利于選人干事。選拔任務和選拔人員的責任不能主要落在各級公務員身上，要充分體現科技人員的主體作用。
形成以產業技術為導向的科技文化
中國基金報：近30年來，您一直致力于高科技產業化。作為中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所原所長、曙光董事長，您在這方面有哪些經驗值得總結和分享？在開放市場經濟條件下，中國科技企業應如何與國外科技巨頭競爭？
李國杰：確實如您所說，我留學歸來30多年來一直致力于高新技術產業化。與我工作密切相關的曙光、海光、龍芯、寒武紀等上市公司總市值（高點）接近5000億元。這些企業已經成為我國服務器和芯片行業的骨干企業。
在高新技術產業化過程中，我最深的體會是必須形成以產業技術為導向的科技文化。長期以來，當我們談論技術時，我們認為這是高校和科研單位的事，企業只是所謂科研成果轉移的接受者。通過30多年的實踐，我個人體會到，大多數科技工作只有最終體現在市場上的產品和服務上，才具有真正的意義。
對產業技術的需求是引導高校和科研機構的原動力。企業最貼近市場，最了解應用場景，最有被卡的親身經歷。對于與經濟發展相關的國家科技計劃，企業既是提問者，又是主要的回答者和評審者。
一些研究人員擔心，強調“企業是技術創新的主體”會導致追求短、平、快，降低基礎研究水平。這或許是對企業科研能力的低估。信息領域劃時代的重****明，如圖形界面、智能手機，以及最近的大語言模型等，都是企業發明的。
國內企業的研發能力普遍低于國外，但在信息領域，華為、阿里巴巴、騰訊、百度等龍頭企業的研發能力不亞于高校.目前，高校的科研產出主要是論文。事實上，相當一部分論文除了個人職稱的提升外，對經濟發展并沒有實質性的貢獻和影響。
這幾年，國家提倡“反五專”，取得了一定的成效，但高校和科研院所基本上還是以論文為主，科研人員的導向沒有根本改變。當高校和科研院所的科研人員真正把企業作為技術創新的主體時，我國經濟高質量發展將走上健康發展軌道。
自從美國發動科技戰爭以來，大家都很重視自主創新和科技自立。很多人認為中國市場巨大，完全與國外脫鉤。如果他們從頭開始，他們會發展得很好。30多年的市場打拼，讓我深刻體會到開放合作的重要性。生產一臺服務器，一塊芯片，原材料和技術的供應鏈遠超人們的想象。再大的公司也不可能覆蓋全球。任何想要征服世界的國家都只能保持低水平。中國對抗美國技術封鎖的斗爭，光是義憤填膺是打不贏的。
C919大飛機研制時，零部件自給率僅為22%。現在60%的零部件已經國產化。在發動機等主要部件還是別人控制的情況下，能接到1100多單已經是奇跡了！這是技術研究和外貿、外事等部門共同努力的結果。就像三國演義中的軍事戰爭一樣，科技戰既需要關羽、張飛這樣的猛將，也需要諸葛亮這樣足智多謀的謀士。內容來源：中國基金報
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