■人工設(shè)計(jì)翼型的時(shí)間以周為單位，而采用“書生·翼飛”AI系統(tǒng)，1分鐘內(nèi)就能生成多種翼型，供設(shè)計(jì)人員參考

■AI譜學(xué)大模型“書生·言普”已搭載在國產(chǎn)EPR（電子順磁共振）設(shè)備上，其解譜準(zhǔn)確率可媲美人類專家，解譜速度將人工所需的數(shù)小時(shí)壓縮至秒級

在大模型飛速發(fā)展的當(dāng)下，如何讓人工智能更好地為產(chǎn)業(yè)賦能？面對越來越旺盛的AI人才需求，國內(nèi)科研機(jī)構(gòu)應(yīng)如何吸引全球人才？昨天舉行的2024浦江AI學(xué)術(shù)年會(huì)上，多位科學(xué)家發(fā)表了他們的觀點(diǎn)。

圖靈獎(jiǎng)得主、中國科學(xué)院院士姚期智在致辭中帶來了一個(gè)好消息：作為清華大學(xué)人工智能學(xué)院院長，他在招聘青年科研人員時(shí)發(fā)現(xiàn)，海歸AI人才和國內(nèi)高校培養(yǎng)的博士在整體水平上不相上下，顯示出中國人工智能科技人才的“自給自足”趨勢。面向產(chǎn)業(yè)界，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)軍科學(xué)家歐陽萬里介紹了大模型用于飛機(jī)設(shè)計(jì)、譜學(xué)分析等領(lǐng)域的進(jìn)展。

談及AI人才培養(yǎng)，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室青年科學(xué)家陸超超說，他在劍橋大學(xué)獲得博士學(xué)位，這所英國頂尖高校的GPU數(shù)量并不充裕，而需要用GPU做科研計(jì)算的課題組有很多。即使在西方名牌大學(xué)，研究生和教師也有算力緊缺的苦惱。

然而，入職上海人工智能實(shí)驗(yàn)室后，陸超超的“算力苦惱”一下子減輕了。這家新型科研機(jī)構(gòu)有包括算力在內(nèi)的各種資源支撐，助力各個(gè)課題組開展戰(zhàn)略性、原創(chuàng)性、前瞻性的科學(xué)研究與技術(shù)攻關(guān)。

“我喜歡做基礎(chǔ)研究，目前負(fù)責(zé)實(shí)驗(yàn)室的安全可信AI、因果智能方面的研究工作�！边@位海歸博士說，“我希望通過因果智能研究，讓大模型今后擁有強(qiáng)大的推理能力，能夠從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系，這樣就能形成新的知識(shí)。如果這種大模型研發(fā)成功，人類將迎來‘知識(shí)爆炸’時(shí)代�！�

除了開展基礎(chǔ)研究，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室還面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，用大模型為千行百業(yè)賦能。歐陽萬里介紹，實(shí)驗(yàn)室與中國商飛上海飛機(jī)設(shè)計(jì)院合作，開發(fā)了全球首個(gè)翼型AI生成式系統(tǒng)“書生·翼飛”。

“飛機(jī)的翼型要達(dá)到工業(yè)要求，必須減少阻力，提高升力�！睔W陽萬里解釋，人工設(shè)計(jì)翼型的時(shí)間以周為單位，而采用“書生·翼飛”AI系統(tǒng)，1分鐘內(nèi)就能生成多種翼型，供設(shè)計(jì)人員參考。中國工程院院士、中國商飛首席科學(xué)家吳光輝認(rèn)為，在高端制造中，由大模型驅(qū)動(dòng)的智能體與設(shè)計(jì)人員協(xié)同工作、共生進(jìn)化，能顯著縮短工業(yè)設(shè)計(jì)周期，創(chuàng)新工業(yè)設(shè)計(jì)思路，為下一代工業(yè)設(shè)計(jì)范式提供新選擇。

在譜學(xué)分析領(lǐng)域，大模型也大有用武之地。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室與武漢大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的AI譜學(xué)大模型“書生·言普”已搭載在國產(chǎn)EPR（電子順磁共振）設(shè)備上，其解譜準(zhǔn)確率可媲美人類專家，解譜速度將人工所需的數(shù)小時(shí)壓縮至秒級。據(jù)介紹，EPR是一種強(qiáng)大的物質(zhì)分析方法，通過對順磁性物質(zhì)施加外部磁場和微波輻射，獲取關(guān)于電子結(jié)構(gòu)和環(huán)境的信息，廣泛應(yīng)用于物理、化學(xué)、材料、環(huán)境、藥學(xué)、食品和醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域。

展望未來，歐陽萬里表示，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室將走“通專融合”戰(zhàn)略技術(shù)路徑，讓“書生·言普”這類專業(yè)大模型與通用大模型更好地融合，改變目前普遍采用的調(diào)用其他模型方式，力求實(shí)現(xiàn)兩類大模型緊密融合、相互促進(jìn)，讓AI像人那樣，學(xué)習(xí)較少的數(shù)據(jù)就能達(dá)到“觸類旁通”的效果。