第九届未来网络发展大会如期而至

各方嘉宾共赴一年一度的科学之约

开启定义未来的网络新空间

8月20日，第九届未来网络发展大会的主题对话环节，中国工程院的邬贺铨院士、李国杰院士、刘韵洁院士、郑庆华院士等四位专家，受邀围绕中国AI创新路径与发展策略主题开展深度对话，为我国人工智能发展贡献智慧力量。

通过他们的视角

一条人工智能发展的脉络

逐渐清晰

……

邬贺铨

向智能体和多智能体互联发力

今年以来，AI企业展示重点已从大模型能力转向更落地的AI智能体能力，强调其与应用场景的深度融合。

智能体（Agent）是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的代理体。

“它可以当人的代理，在这点上跟以前我们使用的信息化工具有很大的区别。尤其是多智能体互联，一个智能体专长于某一点，而多智能体可以知识更丰富，不仅仅是‘人多力量大’，更多的是集思广益。从这个角度看，应用前景很好。”邬贺铨指出。

他认为，曾经，智能手机和App的结合开启了移动互联网时代，现在，AI终端和AI网络再加上智能体，也会开启移动智能体网络时代，且这个时代会比移动互联网时代产生更广大、更深刻的影响。但眼下，智能体不仅数量太少，也远没有真正成为人的代理。

“现有的智能体仍是模仿计算机的动作。”邬贺铨举例介绍，比如说智能体嵌入手机上，我们对着手机喊“我要订一杯瑞幸咖啡”，它就模仿人类动作打开App，根据你的习惯来点咖啡。但这些并不完全体现智能体的特点，反而要消耗大量算力。而真正成为人的代理的智能体，不是简单模仿人，而是透过人的行动意图，直接去解释App后台的语义，所以在这点上还有挑战。

此外，智能体的应用，需要智能体对智能体的联结，这不但要求可靠性、安全性，还需要一对多的协同，要看网络资源算力的配合。

“有不少挑战，但并不是说无路可走。”邬贺铨强调，一方面要加强重视智能体应用的潜力，加强对智能体创新的开发。同时要加强标准化，在安全问题上始终不能掉以轻心，可在应用中不断完善。

李国杰

认知的发动机，科研的望远镜

AI怎么落地、如何尽快产生经济效益？这是人工智能快速发展后，各地都普遍关心的一个议题。

“大家不要太着急这个事。”在李国杰看来，现在的人工智能相当于1996年的互联网发展状况。“那个时候浏览器刚出来了，但是还没怎么用，也没有微信、淘宝。新技术出现有一个阶梯效应，先是一个平，延续很长时间，然后再陡起来。现在还是平的时候，所以有一个延迟时间。”李国杰说。

着眼当下，更重要的是，国家、各地要多措并举推动人工智能驱动的科学发现产业的发展，比如新材料、新药发现等方面。

“人工智能这项技术和其他技术不太一样，是一个认知的发动机，是一个科学研究的望远镜。”李国杰认为，对待人工智能，更好的办法是用其去做科学研究，用科学研究发现新的技术、新的材料、新的方法，把这些新的方法再用到产业上，可能会得到更大的效益。

李国杰指出，种种迹象表明，大模型已在有意无意间展现出对人类思维模式的模仿能力。AI不仅能够开展创造性的发明工作，甚至在数学等领域的重大发现中也具备潜在可能性。因此，必须对其发展前景与技术潜力给予充分认知和合理预估。

此外，人工智能不可能完全代替人。未来的理想模式应是“人做人的事情，人工智能做人工智能的事情”，互相协作、各展所长。

刘韵洁

破算力孤岛，聚创新团队

谈到我国人工智能发展，刘韵洁认为，需要从基础设施、创新团队两个方面去加强支撑。

人工智能发展离不开算力支撑。“今天我们发布了全域一体化数算网调度平台，但如果没有调度，很多算力中心都是孤岛，用户也找不到算力。”刘韵洁表示，类似这样的基础设施如果都能完备起来，AI发展会逐步起来，“这点我和其他几位院士意见统一，产业发展要有一个过程。”

网络侧最新的统计数据显示，从去年到今年流量增长超80%。等未来大规模AI应用后，对网络的要求会越来越高。

刘韵洁表示，传统的网络架构要转变为具有三高三低特点的生成式网络。三高，即高带宽、高质量、高效率；三低，分别为低成本、低能耗、低门槛。“现在的互联网带宽平均都是以兆为单位，未来则是几十个G，甚至更高。此外，如果成本很高，大家会觉得用不起。”刘韵洁说，“未来，使用网络、使用算力要像使用水和电一样。”

他还提出，AI应用不是有大模型、有网络就解决了，它需要团队。“这个团队要懂AI、懂IT技术，还要有行业的专家。比如设计行业垂直大模型或小模型，需要行业专家先把决策树设计好，再由IT专家把这个决策树形成一个符合系统、产业要解决问题的若干个智能体。”

在刘韵洁看来，中国有很好的应用场景，可在创新思维和政府政策支持下，先做出一些能帮企业解决问题的行业大模型、智能体，帮助企业提高效率和竞争力。

郑庆华

AI全方位影响教育

大学既是人才培养的主阵地，也是科学研究的策源地。

郑庆华结合教育谈到，AI既是工具的革命，也是革命的工具，它在思维方式、科学研究、教育方法等手段方面，也有巨大的突破和创新。对教育来说，影响是全方位的。

首先是教师。“教师在人工智能大的时代背景下，怎么样拥有人工智能的理念和能力，同时也能应用到未来的人才培养科学研究中，这是当前大学改革的重要任务。”郑庆华坦言，现在大学的管理模式是院系制学科化、专业化，但未来的科学技术和工程应用都是跨领域，是问题导向、目标引领的方式，所以大学要改变现有的院系制学科化、专业化人才培养格局，这有非常大的挑战。而这些工作最根本的落实者是教师。

其次是要重视科技向善。“我认为，大学在这里面要起到非常重要的作用，也是今天人工智能时代，教育义不容辞需要破解的难题。”郑庆华表示。

郑庆华指出，人工智能将推动学科专业的内涵转型，推动人才培养模式的转型，推动大学治理体系、治理能力朝着智能化、个性化的方向发展。

郑庆华还提到，大学相对来说是一个慢变量，但社会的变革、市场企业需求是一个快变量，两者之间的适应，需要对大学的治理体系、治理能力、产教融合、科教融汇等进行系统的改革。

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