11月17日下午，2024大湾区科学论坛人工智能分论坛暨第五届中国（广东）人工智能高峰论坛在广州南沙举行。论坛以“AI&Future”为主题，围绕“人工智能与前沿技术”“人工智能与创新生态”“人工智能与产业赋能”等领域，通过专题报告、圆桌论坛、活动发布等形式，共同探讨交流人工智能的新技术、新趋势。

产业规模达1800亿元

位居国内第一方阵

　　近年来，广东制定出台《广东省新一代人工智能发展规划》《广东省人民政府关于加快建设通用人工智能产业创新引领地的实施意见》《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》等政策文件，全省上下大力推动发展人工智能。

　　目前，广东拥有鹏城实验室、韶关数据中心集群、横琴先进智能计算平台、广深超算中心等重大平台，并强化在全国智算中心、超算中心、数据中心等大型异构算力资源互联互通、协同调度与高效计算等方面的核心作用，支撑“东数西算”“中国算力网”等国家重要任务建设。

　　广东通过实施重点领域研发计划，支持研发自主算力芯片及工具链，开展大模型关键技术、前沿共性关键技术、安全可信技术等攻关任务，加快构建完善的自主可控人工智能软硬件生态，形成突破性、原创性成果和典型行业应用，推动人工智能加快发展。

　　据悉，2023年广东省人工智能核心产业规模达1800亿元，位居国内第一方阵，拥有完整产业链，涵盖基础层、技术层、应用层。同时，广东培育11个省级人工智能产业园，相关企业超1000家，形成了以广州、深圳为主引擎，珠三角其他城市为核心，粤东西北各地市协同联动的产业区域发展格局。

探索AI与诺贝尔奖新途径

鹏城云脑Ⅲ突破关键技术

　　中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为，今年并不是诺贝尔奖的AI元年，早在1978年，人工智能符号主义学派的奠基人——赫伯特·西蒙凭借“有限理性说”和“决策理论”获得诺贝尔经济学奖。

　　此外，科学大赛已成为科学成果斩获大奖的重要途径之一。“今年人工智能领域诺贝尔奖的获奖特点鲜明，其成果是通过科学大赛评判的，而非仅仅依赖论文评判。”高文院士现场分析称，他以本年度诺贝尔物理学奖为例，霍普菲尔德提出了基于统计物理学方法的深度神经网络物理模型，辛顿则在其基础上进行拓展，显著提高了整个深度神经网络的学习训练速度。两位获奖者的背后，与科学大赛息息相关。2012年辛顿的学生Alex使用名为AIexNet的八层神经网络，在ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中以显著的优势获得冠军，让业界对深度神经网络刮目相看。AIexNet的出现，也标志着深度学习在图像分类领域的重大突破。

中国工程院院士、鹏城实验室主任高文介绍鹏城实验室的超算设施建设情况 南方网、粤学习记者 蓝娟 摄

　　高文院士详细介绍了鹏城实验室的超算设施建设情况。“我们的鹏城云脑Ⅱ采用的是华为芯片，其存储性能在世界超算500强的相关赛道上连续八次获得第一。”他表示，目前正在打造鹏城云脑Ⅲ，打造全栈自主的大模型训练和应用平台，突破高算力芯片、大规模组网、高性能软件栈、大规模并行训练等关键技术，打造国产AI软硬件生态。

半导体科技创造AI

AI“反哺”半导体实现科技突破

　　广东省大湾区集成电路与系统应用研究院首席科学家、欧洲科学院院士Henry Homayoun Radamson就人工智能在半导体产业中的应用发表演讲，阐述AI技术如何推动半导体产业创新发展。

　　Radamson指出，AI在半导体产业的应用已深入至半导体全产业链环节，包括设计、制造、封装测试等。“有一个现象十分有趣，我们利用半导体科技创造AI，而AI又助力半导体领域实现更多科技突破。”他说。

　　在演讲现场，Radamson展示了多个AI与半导体结合的创新应用案例。如在短波红外技术应用于自动驾驶领域，AI可在低能见度、黑暗等复杂环境下识别物体和行人，提高驾驶安全性。在医疗领域，AI可通过红外技术识别癌症、检测手指葡萄糖情况、观察血管血流，在肿瘤切除和中风诊断等场景中也发挥积极作用。

　　“如果想将AI更好地用于半导体的发展，我们需要大量的人才，只有当人们共同协作，才能更好地一起应对挑战。”Radamson坦言，当前AI和半导体的发展，除了技术外，人才也是创新制造过程的重要环节。

聚焦AI人才培养

推动产业创新升级

　　在人工智能蓬勃发展的浪潮下，粤港澳大湾区迎来了前所未有的机遇，但同时也面临着诸多挑战，其中人才成为了大湾区人工智能发展的关键点。

　　中国科学院院士、深圳大学校长毛军发在谈及教育领域的AI人才培养时提到，当前我国在应对新技术热潮时，出现针对热门技术成立专门学院的现象。然而，就人工智能这种多学科交叉学科而言，单独成立学院虽可能短期内有利于应用型人才培养，但对于领军人才的培养模式，仍需实践检验。此外，AI对教育的长远影响在于从工业化、批发式教育向智能化、个性化教育升级，这对人才培养提出了新的方向。

　　“人工智能属于新质生产力范畴，而产业生态则相当于生产关系，良好的生产关系能够有力推动生产力迈向更高水平。”中国工程院院士、人机混合增强智能全国重点实验室主任郑南宁现场强调，政策扶持、资本注入以及人才培育乃是推动人工智能技术进步的核心要素，与此同时，产业生态在人工智能创新发展进程中也有着不可替代的关键作用。

　　腾讯首席科学家、腾讯Robotics X实验室主任张正友认为，一方面要加大AI人才培养力度，鼓励高校、企业、各类实验室与国外相关机构合作，输送学生学习，了解业务场景和先进技术。另一方面，要鼓励有创新追求的年轻人创业，通过发放算力券等方式降低创业成本，同时引导有技术情怀的年轻人加入省实验室、国家实验室，保持耐心和长期主义，积极创新。

安全问题不容忽视

超智能之路任重道远

　　未来人工智能发展趋势如何？北京智谱华章科技有限公司总裁王绍兰在主旨演讲提出，智谱提出大模型发展的五个阶段。“我们主要从语言理解到大语言模型，再到多模态（理解照片、视频），以及当前初现的使用工具能力（agent能力），后续还有大模型自学习能力，最终实现大模型融入或自成组织，达成超智能。”

　　王绍兰坦言，目前大模型实现通用人工智能仍有很长的路要走，大模型在语言理解方面接近人类水平的90%，多模态约60%，听觉42%，在逻辑推理、情感创新、工具使用等方面与人类差距明显。为此，他呼吁，产业公司应积极参与到大模型应用中，强调在行业应用初期参与的重要性，同时指出发展过程中安全问题不容忽视，大模型将改变世界生产力和生产关系。

　　南方网、粤学习记者 蓝娟 李润芳