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2025年，以DeepSeek為代表的人工智慧技術掀起熱潮，令國產大模型格局發生巨變。未來人工智慧如何進一步發展？中國的人工智慧發展之路如何走？
在第八屆數字中國建設峰會期間舉辦的“院士專家行”活動上，中國工程院院士吳志強、陳軍、劉韻潔，中國科學院院士童慶禧等圍繞上述話題，各抒己見。
主持人：DeepSeek對創新發展帶來什麼啟示？
吳志強：我們一直在關注全球的人工智慧發展。無論是DeepSeek，還是海外的ChatGPT，都不是一日成長起來的。實際上，像DeepSeek這樣的團隊，在中國至少有18個和它水平差不多的，只是DeepSeek冒出來了。現在人工智慧已經形成蓬勃發展的生態，我們要清楚整個生態體系才能真正引領或者把控局面。
我們在用人工智慧技術做城市規劃時是“兩手推進”。一方面是用通用人工智慧大模型，但有兩個缺點：一是模型訓練時“吃進去”的原料粗糙，二是算力消耗巨大。
另一方面是採用精細的資料來訓練模型，吃的都是“精糧”。我們發現，在這種訓練模式下，僅用5%-10%的算力，就能完成更加精準的內容輸出。這意味著，“精準”和“普遍”兩條道路都要走。
陳軍：今年DeepSeek出來的時候，大家對中國技術有這樣的突破，感到振奮。
DeepSeek確實不錯，但你讓它作首詩還可以，如果讓它做一個專業的“東西”就差很多。所以我認為：
第一，每個領域、每個專業都有很多知識。首先要把知識彙集起來、提煉出來，建成知識庫。我們要利用人工智慧技術把我們行業的知識好好梳理、總結、應用。
其次，現在的大模型仍是語言大模型，它講究的是上下文關係、推理關係。但如果要涉及地理資訊、城市規劃等領域，涉及很多空間資訊，比如前後左右、地上地下、室內室外等，所需要的關係結構就變成了三維時空關係。所以要發展“時空大模型”，大模型要從語言模型走向“時空大模型”。
最後，我認為，現在要積極擁抱人工智慧，但不要完全單純地使用人工智慧，要把我們的專業智能和機器智能有機結合起來。
劉韻潔：我想談兩點啟發：第一，“六小龍”不光只有DeepSeek。各地政府去尋找與“六小龍”一樣的人才或者團隊，這是不太可能成功的。好的創新環境，對創新寬容的支援度是最重要的。“六小龍”出現在杭州不是偶然，是有必然性的。
第二，DeepSeek的成功說明，任何一個創新的團隊，都要勇敢挑戰自己從事的領域中最困難的問題。
我判斷DeepSeek的成功就是基於問題導向的。只有大算力才能出現大智能？還是可能少用一些算力也能出現更高的智能？我認為它就解決了這個問題。這些給了我啟發：那怕我們現在還處在劣勢的一些領域，完全有創新、趕超的機會和可能。
主持人：未來數字中國的建設應該怎麼做？我們應該關注些什麼、部署些什麼、推進些什麼？
童慶禧：每天中國大概有將近四五百個遙感衛星在天上轉，這意味著，傳輸下來的資料量甚至能到EB級。對於這些資料而言，如果人工智慧大模型不能和遙感空間多維的資訊相結合，僅僅聚焦國際上或者國內通用的模型，可能解決不了實際問題。所以，應該針對時空多維資訊來發展我們的大模型。
吳志強：我認為要關注兩點。一是新的職業訓練師。我們在訓練人工智慧的過程中，越來越深地感受到，怎麼訓練各行各業特別需要的大模型，以及訓練的時候給它什麼“料”訓練很重要。就像比賽一樣，除了運動員，教練團同樣重要，這事關最後出的效果好不好。這就意味著未來專門的AI訓練師和AI營養師會成為新的職業。
第二點是青年湧現。發展人工智慧不是只有國家戰略、總體佈局、自上而下的，有時候是自下而上的。比如剛才說有一群類似DeepSeek的團隊，有很多隻是暫時沒冒出來而已。
要允許青年冒頭。我團隊的學生在三年前送給我一個“AI吳志強”，是他們自己“玩”出來的——把我所有寫過的、發表的書全部訓練後做出來的，非常優秀。這個產品是完全在計畫外的，只是一幫學生覺得好玩做的。
在中國人工智慧領域的未來發展中，這種“青年湧現”是我們要非常注意的現象。我們的眼睛要看到他們，要鼓勵他們，要給他們營養。他們可能“玩”出世界級題目來。
陳軍：一方面，還是要打造人工智慧的公共產品。比如日常生活中，我們並不知道使用的電是核電、火電，還是水電，只要連上就能用。未來，人工智慧也要像這樣，並不是形成寡頭，或者誰都去做；應該提供一些通用的工具，讓各家在這個平台上去完善應用場景。
另一方面，要打造良好的生態。如果我們搞人工智慧，搞到最後把我們所做的專業消滅了，把我們的行業消滅了，就是一種罪過，我們不應該走這條路。
我的理解是，人工智慧出來後，將來會把很多費力的、危險的工作交給機器去做，人去做知識工程師，總結知識、凝練知識。
當年汽車發明出來的時候，國外有一些人很恐慌，覺得馬車伕都沒事幹，要失業了。最後發現有了加油站、4S店、修理廠、計程車等行業，孵化了一批新職業。
我覺得我們要致力於打造良好的生態，讓這個社會更好地發展。要把各行各業的人變成那個行業的知識工程師，讓他們去創造知識、加工知識，然後把知識“喂”給機器，讓機器幫我們幹那些人不願意幹的工作，這樣才是一個良好的生態。 (上海證券報)