財聯社10月23日訊（記者郭松嶠 趙相鋒）10月22日，由中國科學院自動化研究所和南京大學共同主辦，中國智能產業科技創新聯盟、蘇州國家高新技術產業開發區管理委員會、中國圖象圖形學學會企業聯絡工作委員會承辦，蘇州市科學技術協會、蘇州科技城管理委員會、中科融合創新加速器、長三角機器人與人工智能研究院作為支持單位的“2023中國智能產業科技創新大會”在南京大學蘇州校區舉行。

中國工程院院士王耀南以《人工智能推動數字經濟高質量發展》為題在大會上作主題報告。那么人工智能產業未來發展趨勢如何？目前面臨著怎樣的挑戰？機器人如何與人工智能有機結合？圍繞相關問題，本期《數字經濟新視野》對話中國工程院院士、機器人技術與智能控制專家王耀南。

王耀南，中國工程院院士，機器人技術與智能控制專家，湖南大學教授，機器人視覺感知與控制技術國家工程研究中心主任。中國科協委員、中國圖象圖形學學會理事長、中國自動化學會會士、中國計算機學會會士、中國人工智能學會會士、全國智能機器人創新聯盟副理事長等。曾任國家863計劃智能機器人領域專家、歐盟第五框架國際合作重大項目首席科學家。長期從事機器人感知與控制技術教學科研工作，成果獲國家技術發明二等獎1項、國家科技進步二等獎4項、國際IEEE機器人與自動化領域“工業應用最高獎”，省部級一等獎12項。發表國際IEEE等SCI論文200余篇，出版機器人感知與智能控制等著作15部，獲國家發明專利90余項，培養博士80余名。

財聯社：作為最熱門的前沿技術之一，您認為人工智能將如何推動數字經濟高質量發展？

王耀南院士：首先，要將人工智能領域的幾個關鍵技術應用于經濟產業，一是人工智能的深度學習；二是人工智能的的感知功能；三是人工智能的記憶推理；四是人工智能的聯想，包括人工智能的分析判斷以及人工智能的智能控制。

人工智能是一種賦能技術，賦能產業的數字化、網絡化和智能化轉型升級。例如將人工智能應用到智能制造領域，可以通過人工智能的感知技術、認知技術和智能控制技術，來控制機器人完成自動化的生產和智能化的轉型。

在農業領域，可以應用人工智能技術對育種進行分析。在交通領域，可以對車流量進行監控以解決交通堵塞問題。此外，在智慧醫療、智慧政務及教育等領域都可以應用人工智能技術。

財聯社：今年以來，人工智能大模型發展迅速，市場上相關產品層出不窮，您認為未來相關產品發展有何趨勢？產品如何在競爭中取得優勢？

王耀南院士：隨著ChatGPT的迅速發展，國內企業和研究機構快速跟進人工智能大模型產品的研發，因此我認為要清醒的認識、清醒的應用，并清醒的找準自己的特點。

第一，要重視人工智能大模型，并且找準應用場景。大模型并非萬能，關鍵是要以問題和需求為導向，來構建人工智能大模型，以此解決我們的痛點和難點問題。例如針對醫療行業，就要構建醫療大模型，才能更加專業并且更加精準的進行治療。

而制造業的需求與醫療行業不同，強調“高速、高精、高實時”的制造，就要有針對制造業的輕量化模型，因此要根據不同的應用場景研發具有針對性的大模型，進而解決不同的問題。

財聯社：您認為機器人如何借助人工智能發展更加智能化？人工智能大模型將對機器人行業發展帶來哪些機會？

王耀南院士：在今年的世界機器人大會上，我以《集群機器人協同制造技術應用及發展趨勢》為主題作報告，其中我認為集群機器人可以與人工智能大模型相結合。因為機器人是一個特別大的系統，需要用到人工智能大模型通過深度強化學習，來解決多目標、多機器人的優化調度。

此外，如果要提升機器人的自主性和智能化水平，就要讓機器人能夠回答人類很多問題，在解決很多人類難以執行的任務時，也可以與大模型有機的結合起來。其中，機器人要做好執行規劃，另外大模型要做好決策分析和判斷，進而提升機器人的認知能力，這是機器人產業未來發展中，非常重要的方向。

財聯社：智能產業發展目前面臨哪些困難？對此，您有哪些建議？

王耀南院士：我個人認為,人工智能產業主要分為兩類，一是智能產業本身開發各種智能產品，例如開發無人駕駛電動汽車可以解決能源問題，其中涵蓋了能源、通訊、導航、地圖創建、互聯互通以及車載安全控制等，因此這是綜合性非常強的產業。

二是人工智能賦能到其他行業，例如農業、工業和醫療等，進而形成龐大的產業。因此人工智能可以向上述兩個方向發展。

此外，目前人工智能發展過程中所面臨的困難和挑戰非常多，第一，在人工智能的模型、訓練的算法以及核心硬件等方面存在痛點。因為在計算的過程中消耗能量較高，所以要找出怎樣在提高算力的前提下降低能耗的方案。而如何開發出計算效率高的計算架構芯片，是全世界所面臨的挑戰性問題。

第二，要解決現有人工智能模型的可解釋性、安全性和可靠性，以及要讓大模型在遇到各種復雜干擾時，仍能保證穩定運行。這是一個需要大家繼續努力，攻堅克難的問題。

第三，要解決數據安全性問題，還需要在數據的挖掘、數據分析、數據安全隱私以及數據提取方面找出解決方案，要使用有用的數據來訓練網絡。

財聯社：對于人工智能產業人才的培養，您有哪些建議？

王耀南院士：既然行業面臨如此多的挑戰，那么就一定要培養好人工智能人才。近幾年各高校陸續開放人工智能專業，培養人工智能人才。但人工智能的算力人才、算法人才、數據人才以及應用場景人才都要分類培養。也就是需要從基礎研究型、技術工程師、應用場景三個維度進行培養。