人工智能大爆发！产业发展路在何方？李国杰最新研判

传感器技术 2023-05-02 07:00

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2023年以来，人工智能板块经历了一波大行情。WIND人工智能指数（884201）最高涨幅达63%，人工智能芯片设计排名全球前列的寒武纪（688256）股价涨幅达398%。%，从事大规模模型应用的公司股价也随之飙升。

股价大幅上涨的背后，是人工智能技术的突破和市场对人工智能在各行业广泛应用的乐观预期。标志性事件是OpenAI在美国推出的ChatGPT3.5大模型。

为此，中国基金报记者采访了中国工程院院士、中科院计算技术研究所原所长、曙光董事长李国杰，请其详细阐述ChatGPT 在人工智能发展史上的作用。当前我国人工智能产业发展的优劣势，大模型如何走上健康发展之路等问题。

李国杰认为，人工智能因其广泛渗透，将成为21世纪的决定性技术，未来几年还会有新的标志性事件，促使人类社会真正进入人工智能2.0时代。现在的人工智能只相当于工业革命的蒸汽机时代，还没有到电气化时代。前途一片光明，有望在21世纪发挥比微处理器更大的作用。

虽然我们在AIGC大模型方面暂时落后于美国，但与传统信息产业相比，我国在人工智能领域更有可能领先世界，我们应该牢牢把握这一突破口。

但李国杰也指出，目前我国人工智能行业缺乏像DeepMind、OpenAI领军人物那样具有敏锐洞察力、坚定信念、强大工程和组织能力的复合型人才；在智能领域的突出表现是论文数量和专利数量。大多数研究人员都在做论文研究，并没有像 AlphaFold 和 ChatGPT 这样取得领先的重大成果。

在李国杰看来，当前的人工智能世界需要一个“晶体管”式的大机型的伟大发明，可以让大机型走上良性发展之路。中国是发展中国家，必须义无反顾地走低成本信息化之路。起步早并不意味着市场赢家。只要狠抓基础研究和技术突破，中国的AI大模型就有可能走上低成本之路，成为市场的赢家。

什么样的AI模型会成为市场的主流，目前还不清楚。很难预测谁会获胜，可能会有不知名的初创公司突然崛起。在云计算的浪潮中，阿里巴巴、腾讯等世界知名龙头企业在中国崛起。希望在人工智能的浪潮中，中国能出现新的龙头企业。

李国杰还强调，在高技术产业化过程中，必须形成以产业技术为主体的科技文化。企业最贴近市场，最了解应用场景，最有被卡的亲身经历。对于与经济发展相关的国家科技计划，企业既是提问者，又是主要的回答者和评审者。

以下为采访全文。

未来几年肯定会有新的地标性事件

中国基金报：您在2017年认为人工智能已经进入2.0时代，正在进入收获的秋天，但目前还没有标志性事件或颠覆性技术。那么，美国OpenAI研发的ChatGPT3.5大模型可以说是人工智能2.0时代的标志性事件吗？

李国杰：我当时觉得人工智能2.0与其说是技术上的重大突破，不如说是第二波智能化应用。因为深度学习技术在ImageNet图像识别比赛中的成功，以及AlphaGo战胜人类围棋冠军，都不能算是标志性的事件，也不能算是划分技术时代的颠覆性技术。

ChatGPT的出现，不仅实现了通用自然语言处理技术的重大突破，也为智能客服、智能机器人、智能助手等应用提供了强有力的支持。这些应用将改变人们的生活方式和工作方式，推动人工智能技术向更广更深的领域拓展。所以，可以认为ChatGPT是人工智能进入2.0时代的标志性事件之一。

ChatGPT具有标志性意义，首先是因为它在通用人工智能技术的发展上达到了一个新的高度。虽然还不能说期盼已久的通用人工智能已经实现，但比起几十年来苦苦钻研的符号人工智能，已经向前迈进了一大步。通用性差是制约人工智能发展的最大障碍，在通用性上取得进步远比在特殊领域提高性能有意义得多。另一个象征意义是，大模型的参数规模如此之大，以至于在一定程度上出现了“突发”行为。虽然没有解释为什么会出现“涌现”行为，但可能触及了智能的本质。

时代变迁是一种历史行为。往往有二十年、三十年甚至更长的过渡期。人们常说，第一次工业革命的标志性事件是瓦特改进了蒸汽机。但是瓦特对蒸汽机的改进并不是一下子完成的。从1765年到1790年，他进行了一系列发明，如分离式冷凝器、行星齿轮、离心式调速器等，使蒸汽机比纽科门效率更高。发动机经过三倍多的改进，发展成为现代蒸汽机。未来几年，一定会出现新的标志性事件，促使人类社会真正进入人工智能2.0时代。

现在的人工智能只相当于工业革命的蒸汽机时代

中国基金报：您之前认为人工智能会成为21世纪的决定性技术，就像微处理器在20世纪扮演的角色一样。你能详细说说你对此的理解吗？

是否可以理解，你说的“决定性作用”是指人工智能在各行各业广泛深入的渗透转化和深度融合，类似于人工智能在新闻行业的深度融合而诞生像“字节跳动”这样的平台级信息公司，是否也类似于人工智能与电动汽车深度融合而诞生的智能驾驶或无人驾驶汽车？

李国杰：我同意你的理解。人工智能因其广泛渗透而发挥“决定性作用”。人工智能基础麦卡锡和他的同事尼尔森对“人工智能”的另一种解释是“智能自动化”，即AI = Automation of Intelligence。从工程学的角度来看，人工智能的本质是知识自动化。

20年代，由于可以准确测量体力劳动的工作量，泰勒发明了工业流水线，实现了体力劳动的自动化，引发了一场工业革命。由于人工智能技术的普及，特别是最近AIGC技术的进步，脑力劳动的白领工作现在也可以实现自动化，可能会出现知识生产和知识管理的流水线。知识流水线的意义不亚于当年的工业流水线。将是一场革命。白领工人现在可能将 80% 的时间花在重复性任务上。知识自动化致力于利用人工智能完成大部分白领工作，将人们从重复性劳动中解放出来。未来的白领将主要从事创造性和决策性的工作。

近期取得重大突破的机器学习大模型技术也可以应用于无人驾驶汽车等机器的智能化。AI模式的成功，增强了人们对智能驾驶纯视觉技术方向的信心，没有激光雷达的智能驾驶技术路线也有可能成功，无人驾驶汽车即将进入高速发展轨道。现在的人工智能只相当于工业革命的蒸汽机时代，还没有到电气化时代。前途一片光明，有望在21世纪发挥比微处理器更大的作用。

中国人工智能产业的发展
应该走应用和市场牵引的道路

中国基金报：在您看来，大数据可能是中国信息产业从跟风到引领的突破点。但是正如你所说，大数据和人工智能是一对孪生产业。从这个角度来看，是否可以说人工智能可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口？

李国杰：大数据和人工智能是孪生产业。近年来，人工智能技术和应用取得了长足的进步，主要依靠的不是传统的符号逻辑，而是基于大数据的机器学习技术。由于历史原因，中国集成电路、基础软件等传统信息产业与发达国家存在较大差距。很多基础技术还是以跟踪为主，短期内很难成为领先者。

在人工智能领域，我国人才资源丰富。几乎每一所本科院校都在培养人工智能人才，已有400多所学校开设了人工智能专业。中国学者在人工智能领域发表的高被引论文和发明专利已超过美国。尤其是我国巨大的市场和众多的应用场景，有利于人工智能技术的发展。虽然我们在AIGC大模型方面暂时落后于美国，但与传统信息产业相比，我国在人工智能领域更有可能领先世界，我们应该牢牢把握这一突破口。

中国基金报：您曾提到，在钱学森先生的倡导和领导下，中国在人工智能研究方面逐渐形成了具有鲜明特色的中国学派。那么，中国目前在人工智能研究领域处于什么水平？您如何看待目前中国人工智能产业的发展水平？

李国杰：钱先生是一位有远见的战略科学家。他的主要贡献不在人工智能领域，但他的工程控制论、思维科学、复杂巨系统等都与人工智能密切相关，具有创新思想特点。这几年全职回国的大学学者，如李明、朱松纯、沉向阳、张亚勤、汤晓鸥等，都是人工智能领域的世界级科学家。相信在不久的将来，他们在基础研究和产业发展上一定会取得丰硕的成果。

但中国目前的人工智能行业缺乏像钱先生这样的大师，更缺乏像DeepMind、OpenAI领军人物那样具有敏锐洞察力、坚定信念、强大工程和组织能力的复合型人才。我国在人工智能领域的突出表现是论文数量和专利数量。大多数研究人员都在做论文研究，并没有像 AlphaFold 和 ChatGPT 那样取得领先的重大成果。

近年来，我国人工智能产业取得长足发展。工信部公告2022年时间，我国人工智能核心产业规模达到5080亿元，占全球市场份额近20%，成为全球第一大人工智能产业。截至2022年底，我国人工智能企业数量为4227家，约占全球的16%。百度、阿里、华为、腾讯、科大讯飞、云从科技、京东等人工智能开放平台已初步具备支撑产业快速发展的能力。在我国人工智能产业中，应用产业产值占比过半，应用级人工智能企业数量占比84%，基础级企业数量仅占2.3%。

很多人担心应用牵引的路径是否正确，认为正确的路径应该是先做基础研究，再做应用研究和成果转化，最后将成果交给企业进行产品化。其实，中国的优势在于应用场景丰富，市场容量大。以应用和市场的力量带动技术和企业的发展，是一条具有中国特色的发展道路。深圳的高新技术产业就是这样发展起来的，这条成功之路应该坚持下去，不能动摇。

而应用牵引，是指从应用中发现必须突破的核心技术，不能只追随主流技术，永远停留在低端。实现高质量发展，迈向产业高端，需要通过应用牵引逐步引领技术潮流。在应用牵引方面，要抬头看路，不能只关注短期收益和融资。一定要敢于花大钱，专注于可能成为新的主流技术的研究方向。对于应用领域，也要寻找长远的方向。制造业的智能化决定了一个国家的实力，应该得到优先发展。2021年我国工业AI质检市场规模仅20亿元以上。这一领域可能形成一个千亿元的新市场，必须大力发展。AI框架、芯片、基础组件是我们的短板，需要根据应用需求制定长期发展战略。

解决芯片制造制约
要有耐心、坚持和坚定

中国基金报：目前，高性能计算能力是人工智能发展的主要制约因素。但恰恰在这方面，中国还存在较大的不足。虽然寒武纪可以设计出高性能人类人工智能芯片，但中国芯片代工企业目前还没有能力生产。您对此有何理解和判断？预计中国何时能有效解决这一瓶颈？

李国杰：我国是发展中国家，重要标志之一就是集成电路加工能力薄弱。长期历史原因形成的短板，需要长期努力解决。我们既不能悲观，也不能急躁。

一般来说，突破芯片制造瓶颈的途径有以下三种。一是从占据市场80%以上的成熟技术入手，把集成电路（55-28nm）成熟技术做成一条自主可控的生产线。通过成熟技术积累经验，沉淀技术，逐步向高端技术发展。采用新的举国体制，开发光刻胶、EDA软件工具等尖端设备，同时大力发展国际统一战线，尽可能获取海外资源。

二是加大变革性器件和集成电路新工艺研发力度，力争低代工艺达到当前传统高端工艺芯片的性能。

三是从需求侧着手，通过系统层面的创新优化，降低对设备性能和功耗的要求。无论走哪条路，都不是短期内可以完成的任务。一定要坚持不懈，长期努力。这至少需要十年的努力。解决芯片的制约，要有耐心、有毅力、有决心。芯片制造是一种经过理论上验证的方法。无论是迎头赶上还是另辟蹊径，只要不放弃，不懈怠，就一定可以实现目标。

人机互补成为可能
构建人机命运共同体

中国基金报：在您看来，1940年代以后，21世纪20、30年代可能出现基础创新（basic innovation）的高峰期。基于脑和认知科学的智能技术将引发信息技术的新革命；也相信在信息领域，2020年以后，什么技术会成为新的主流技术会逐渐明朗，2020-2035就是信息技术。大变革时期。

目前，您是否仍坚持上述意见？信息领域新的主流技术是否已经明朗化？如果是，对信息产业有什么影响？

李国杰：2009年，我在做《到2050年中国科技发展路线图》战略研究时，提出了上述预测，现在我仍然坚持这个观点。所谓“基础创新”，又称“基础创新”，是指能够引发划时代变革的重大发明，如蒸汽机、电动机、计算机、集成电路、互联网等。50-60年来，信息技术发展迅速，但缺乏划时代的基础创新。按照60年左右一个周期的经济长波理论，2020年代是经济衰退期，恰好是基础创新的高峰期。根据历史对未来的预测，2020-2035年将是信息技术大变革时期。近年来人工智能技术的重大突破验证了这一预测。

有人说21世纪是生物世纪或量子世纪，但人工智能不同于这些基于学科的技术。它的影响范围更广，对人类生活的影响更深远。因此，将21世纪称为人工智能世纪或许更为恰当。美国工程院曾评选出20世纪最具影响力的20项工程技术。前三名是20世纪上半叶流行的动力系统、汽车和飞机，而不是20世纪下半叶流行的计算机。21世纪下半叶，可能还有不为人知的技术，但对整个21世纪影响最大的人工智能技术，可能是上半叶人工智能技术的飞速发展。

人工智能的影响在于它将引发前所未有的认知革命生活。GPT 等大型模型的涌现能力表明，人造机器可能具有与人类不同的认知模型。人有智能，机器有“智”，人与机器的互补性可能构建人机命运共同体。这是人类发展史上的一个重大转折点。虽然要实现通用人工智能还有很长的路要走，但经过近一个世纪的努力，通向智能王国的黑暗森林中似乎出现了一丝曙光。中国学者在这场空前的探索和竞争中走在了世界前列，这一历史机遇不容错过。

仍然需要“晶体管”类型的重要发明
早起并不意味着市场赢家

中国基金报：您多次强调中国要走低成本信息化之路，ChatGPT3。5大机型造价不菲，中国科技企业可能承受不起。那么，中国在研发类似ChatGPT的大模型时，能否找到一条低成本路径呢？

李国杰：现在的人工智能模型类似于1940年代发明的ENIAC电子管计算机。它体积大且价格昂贵，但 ENIAC 是一项划时代的发明，为未来的改进提供了起点。晶体管和集成电路的发明使计算机走上了低成本发展的道路。

大语言模型的参数越来越多，现在正朝着艾字节的目标努力，建设和运营成本难以承受。降低模型的成本已经成为人工智能界的共识，现在已经推出了几个参数小很多但性能好的模型。对于紧急行为需要多大的模型，以及模型的大小与其性能之间的关系是什么，仍然不清楚。模型的改进仍需理论突破，创新空间很大。当前，人工智能领域需要一个“晶体管”类的重大发明，让大模型走上健康发展的道路。

中国是发展中国家，必须义无反顾地走低成本信息化之路。历史上有很多好的技术，但很多都死在了摇篮里。能够大规模推广的技术一定是低成本的技术。摩尔定律的威力还在于成本的指数级降低。

光伏发电电是一个值得学习的例子。通过基础研究，光伏电池的效率不断提高。现在光伏发电成本已经大大降低，不再需要政府补贴，可以按平价上网。我国光伏发电技术已处于世界领先地位，光伏组件已占据国际市场70%以上的份额。起步早并不意味着市场赢家。只要狠抓基础研究和技术突破，中国的AI大模型就有可能走上低成本之路，成为市场的赢家。

智能物联网设备将是最大市场
对象计算是变道超车的新战场

中国基金报：您认为随着信息技术的升级，市场领导者必然会发生变化。上一代的领先者是英特尔、微软等专注于基础平台产品的大公司，新一代的领先者是谷歌、苹果、Facebook等结合应用技术和产品的IT公司。

正如您上面所说，如果信息技术发生重大变化，什么样的科技公司会成为新形势下的主导者？新形势下，对象计算体系是否有新生态的萌芽，是否形成了新的产业生态格局？中国科技企业能否抓住历史机遇，克服“平行”难题，实现“弯道超车”？

李国杰：云计算的出现曾经给信息产业的领导层带来了重大变化。谷歌、苹果、Facebook等公司顺势崛起，成为国际市值前10名的公司。人工智能技术的这一突破，将引发又一次大洗牌，新的领军者势必涌现。借助对OpenAI的投资，微软市值飙升至2万亿美元以上，有可能再次成为霸主之一。什么样的AI模型会成为市场的主流，目前还不清楚。很难预测谁会获胜，可能会有不知名的初创公司突然崛起。在云计算的浪潮中，阿里巴巴、腾讯等世界知名龙头企业在中国崛起。希望在人工智能的浪潮中，中国能出现新的龙头企业。

到2022年底，我国蜂窝物联网终端用户将达到18.45亿物联网连接数超过人联网。水表、气表、烟感器、追踪形成了四个千万级的应用场景。人、机、物三元智能融合是未来信息技术的发展方向，物设备的智能化将是最大的市场，必将形成新的产业生态。

PC和手机已经是一片同质化竞争严重的红海，而物端计算依然是一片蓝海，是我们变道超车的新战场。然而，物联网设备种类繁多，市场分散。目前，没有主流的芯片和操作系统。如何打造更通用的对象计算生态系统，是信息产业高质量发展必须解决的难题。

还没有出现
“有中国特色的DARPA”

中国基金报：您曾经认为中国缺乏像美国DARPA这样引领高科技发展的管理机构，您期望有一个具有中国特色的DARPA。11年过去了，您认为我国科技管理体制在哪些方面还需要完善？你期待的“有中国特色的DARPA”出现了吗？

李国杰：DARPA是全球公认的颠覆性技术创新最成功的组织者。互联网、GPS、无人机、mRNA疫苗等一系列重大原始创新，均源于该机构计划安排的研究。有人说，它用美军30%的研究经费，创造了美国1/3的重大科技成果。DARPA不仅仅是美军的科研管理机构，实际上是美国国家科技体系的典范。

我国很多学者都在研究DARPA的成功经验，很多科技管理部门也在向DARPA学习。中国的国情与美国不同。在计划经济时代，我们有两弹一星的成功经验。在市场经济条件下，如何形成全国性的新体制，将目标导向的创新延伸到政产学研全系统，需要我们探索新的管理方式机制方面，DARPA的一些经验值得借鉴。

DARPA的成功经验主要表现在两个方面：一是“选任务”，二是“选人”，即领导完成任务的人才。做好这两件事，必须要有足够的授权，即国家对DARPA的授权和DARPA对任务负责人的授权。授权的基础是对领导创新活动的科学家的信任。建立新的举国体制，必须在如何选对任务、选对人上下功夫。所谓科技体制机制改革，关键就在于此。

我国科技创新体系存在的一大问题是缺乏制度运行机制。新的举国体制需要解决决策权和资源配置权的集中问题。只有先集权，才能实现对专业人士的高度授权。国务院机构改革调整与产业密切相关的国家科技计划后，从科技部到各行业管理部门，如何统筹协调，应引起高度重视.近年来，各部门高度重视公务员合规优先的计划管理流程。科技评论专家、科学家、企业家围绕公务员展开。这种科研生态不利于选人干事。选拔任务和选拔人员的责任不能主要落在各级公务员身上，要充分体现科技人员的主体作用。

形成以产业技术为导向的科技文化

中国基金报：近30年来，您一直致力于高科技产业化。作为中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所原所长、曙光董事长，您在这方面有哪些经验值得总结和分享？在开放市场经济条件下，中国科技企业应如何与国外科技巨头竞争？

李国杰：确实如您所说，我留学归来30多年来一直致力于高新技术产业化。与我工作密切相关的曙光、海光、龙芯、寒武纪等上市公司总市值（高点）接近5000亿元。这些企业已经成为我国服务器和芯片行业的骨干企业。

在高新技术产业化过程中，我最深的体会是必须形成以产业技术为导向的科技文化。长期以来，当我们谈论技术时，我们认为这是高校和科研单位的事，企业只是所谓科研成果转移的接受者。通过30多年的实践，我个人体会到，大多数科技工作只有最终体现在市场上的产品和服务上，才具有真正的意义。

对产业技术的需求是引导高校和科研机构的原动力。企业最贴近市场，最了解应用场景，最有被卡的亲身经历。对于与经济发展相关的国家科技计划，企业既是提问者，又是主要的回答者和评审者。

一些研究人员担心，强调“企业是技术创新的主体”会导致追求短、平、快，降低基础研究水平。这或许是对企业科研能力的低估。信息领域划时代的重大发明，如图形界面、智能手机，以及最近的大语言模型等，都是企业发明的。

国内企业的研发能力普遍低于国外，但在信息领域，华为、阿里巴巴、腾讯、百度等龙头企业的研发能力不亚于高校.目前，高校的科研产出主要是论文。事实上，相当一部分论文除了个人职称的提升外，对经济发展并没有实质性的贡献和影响。

这几年，国家提倡“反五专”，取得了一定的成效，但高校和科研院所基本上还是以论文为主，科研人员的导向没有根本改变。当高校和科研院所的科研人员真正把企业作为技术创新的主体时，我国经济高质量发展将走上健康发展轨道。

自从美国发动科技战争以来，大家都很重视自主创新和科技自立。很多人认为中国市场巨大，完全与国外脱钩。如果他们从头开始，他们会发展得很好。30多年的市场打拼，让我深刻体会到开放合作的重要性。生产一台服务器，一块芯片，原材料和技术的供应链远超人们的想象。再大的公司也不可能覆盖全球。任何想要征服世界的国家都只能保持低水平。中国对抗美国技术封锁的斗争，光是义愤填膺是打不赢的。

C919大飞机研制时，零部件自给率仅为22%。现在60%的零部件已经国产化。在发动机等主要部件还是别人控制的情况下，能接到1100多单已经是奇迹了！这是技术研究和外贸、外事等部门共同努力的结果。就像三国演义中的军事战争一样，科技战既需要关羽、张飞这样的猛将，也需要诸葛亮这样足智多谋的谋士。

内容来源：中国基金报

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