2023年年初以来，AIGC（生成式人工智能）领域创新层出不穷；各类人工智能领域的讨论会议几乎每天都有，热潮不减。是科技自媒体在不断发酵？还是各路资本在对赌狂欢？作为普通大众，可谓看得眼花缭乱，心智懵圈。
本期，数字化观察网聚焦时下大热的人工智能话题，对话清华智能网络计算实验室主任、中国云体系产业创新战略联盟秘书长、飞诺门阵（北京）科技有限公司董事长、国家级特聘专家、格鲁吉亚国家科学院外籍院士沈寓实先生，一起探索2023关于人工智能的宏大叙事篇章——开启一场源于科技、关乎你我、涉及未来的深度思考。
数字化观察网对格鲁吉亚国家科学院外籍院士沈寓实作高端访谈
GPT-4搅动人工智能风云
掀起大模型和AIGC军备竞赛
如果说2021年是元宇宙元年，2022年被称为生成式人工智能（AIGC）元年，那么2023年则可以称作是人工智能（AI）发展新元年。2023年把大模型创新应用发展推向高峰，GPT-4的发布，标志着生成式人工智能进入了面向通用人工智能创新应用的阶段。
沈寓实院士介绍称，大模型的技术基于超大算力、超大数据、超大模型，主要表现在极度复杂和特别多的参数，原来是几十亿几百亿，现在是上千亿的参数。“其实大模型以及人工智能的研究已经有一段时间了，并不是一个新的技术突破，但它的应用和影响力从去年开始有了一个历史性的大突破”，沈寓实院士表示。
在1956年的达特茅斯会议上，人工智能（AI）的概念被首次提出。六十多年来，历经逻辑推理、专家系统、深度学习等技术发展，人工智能也经历了数次沉浮，有如日中天的发展阶段，也有因技术不足而热潮退去的寒潮期。而每一次寒潮后，也会经历技术的蛰伏发展，为人工智能带来里程碑式的进步。
2022年11月30日，OpenAI发布语音聊天机器人ChatGPT，推出仅2个月用户就过亿。
2023年3月初，受ChatGPT刺激，谷歌两名创始人亲自下场敲代码。3月6日，来自谷歌和德国柏林工业大学的一组人工智能研究人员公布了多模态具身视觉语言模型PaLM-E。
2023年3月15日凌晨，OpenAI正式发布推出多模态预训练大模型GPT-4，自此搅动人工智能风云，掀起全球大模型和AIGC竞赛。
2023年3月16日，百度正式发布大语言模型、生成式AI产品“文心一言”。
3月20日，NVIDIA（英伟达）在GTC 2023大会正式发布AI Foundations，用于定制大语言模型和生成式AI。3月22日，英伟达发布ChatGPT专用GPU，推理速度提升了10倍。
亿欧智库商业潜力研究分析认为，短期看，GPU占据AIGC训练及推理的绝对地位，英伟达基于CUDA强大的并行计算能力及自身产品力构建了护城河；远期看，FPGA及ASIC芯片时延低、特需设计等特点将使其成为主力芯片，国内厂商凭借两者的多年积累有望加速AI芯片的自主化进程。
群模大战 百家争鸣 开源&免费&可商用
人工智能发展势不可挡
4月初，Meta的AI模型Segment Anything Model（SAM，分割一切模型）发布，一键轻松实现图像分割。
4月11日的阿里云峰会上，阿里正式宣布推出大语言模型“通义千问”，未来所有阿里系应用，将会因此变得更加智能。
4月底5月初，继Chatgpt后，AutoGPT（自主人工智能）上线，又成为人工智能发酵重要的方向之一，让GPT相关模型有进一步跃升。
5月4日，微软宣布将其旗下搜索引擎New Bing和Edge浏览器进行一系列重磅升级，基于人工智能（AI）技术进行新一轮创新。
5月9日，Meta发布并开源了第一个能同时连接6种模态数据的多模态AI模型ImageBind，让AI可以像人一样通过不同感官数据联动认识世界。
5月15日消息，Midjourney官方中文版已开启内测。
5月下旬，华为云盘古大模型提前5天预报了台风“玛娃”的转向路径。
5月25日，美国食品药品监督管理局FDA批准了艾隆·马斯克的脑机接口公司NEKE可以进行人体大脑芯片植入的临床试验。
6月1日，英伟达研究院和约翰霍普金斯大学共同发布了一款新型AI模型“神经朗基罗”（Neuralangelo），颠覆3D建模行业。
6月13日，360集团举办360智脑大模型应用发布会，历时仅两个半月，360智脑迭代至4.0版本，刷新大模型“中国速度”。
6月14日，美英联手（美国加州大学和英国剑桥大学），利用干细胞全人工合成技术，首次成功培育出人类胚胎。
6月16日，Meta正式发布语音生成模型Voicebox，精通六种语言，支持多种语音功能。
7月13日，谷歌发布了旗下与ChatGPT正面打擂台的人工智能聊天机器人Bard最新进展，支持中文等40多种语言，新增读图、调整答案语气和风格等“硬实力”，并进军欧盟市场。
7月14日，Meta公司发布出一款高效先进的文本和图像多模态语言生成模型CM3Leon，可以在理解、编辑、生成图像、文本的不同任务间自由切换。
7月18日左右，Meta公司（原名Facebook）发布了Llama 2大语言模型，开源、可免费商用。其多个外部基准评分测评表现优异。7月26日左右，据报道，阿里云已成为首家支持Meta开源AI模型Llama的中国企业，并允许其中国企业用户开发基于该模型的程序。
Meta公司发布Llama 2大语言模型
7月24日，由OpenAI首席执行官山姆·阿特曼（Sam Altman）创立耗时三年的WorldCoin项目正式启动并在全球超过20个国家、35个城市上线推广，通过虹膜采集器扫描人脸和虹膜获取个人编码信息，声称可区分人类和AI。
7月25日，苹果公司已经在内部使用Apple GPT来帮助员工工作；百度副总裁称，新版文心一言能力已超ChatGPT3.5，未来只会有少量大模型。
7月27日，美议员Tom Emmer表示，他提出的《区块链监管确定法案》获得通过，将为美数字资产生态系统提供持续创新的监管确定性。
用于扫描虹膜的设备“Orb”
中国决策式AI已达世界一流水平
垂直领域正强势打入大模型战场
沈寓实院士告诉数字化观察网访谈记者，中国在人工智能方面也有很多布局，国内的大模型和人工智能应用场景研究也是紧跟世界先进科技国家的发展步伐。与此同时，中国也有很多发展大模型、人工智能技术的优势，如数据量极大、人才很多，应用场景也极其丰富。
据亿欧智库《2023中国AIGC商业潜力研究报告》论述，中国决策式AI已达到世界一流水平。中国是发表AI论文最多的国家，且近10年来占比逐年增加；同时，决策式AI技术主要应用在被誉为“世界最先进工厂”的“灯塔工厂”中，据达沃斯世界经济论坛与管理咨询公司麦肯锡合作开展的全球智能制造“灯塔工厂”遴选项目研究数据显示，2023年，中国的“灯塔工厂”已增至50座，占比超过统计总数的1/3以上，持续排名全球第一。
2021年受关注论文篇数居前10的企业
而在生成式AI方面，与国外还存在参数量的差距，背后隐含着算力资源、数据质量、芯片和基础硬件要素不足等原因。
2018年-2022年中外大模型参数量对比
沈寓实院士表示，中国在前沿性科技方面毕竟起步较晚，所以现在仍处于快速跟进阶段。“由于人工智能技术属于整个高科技发展前沿的尖端技术，跟国际的差距是存在的，但并不是非常巨大，我相信在各方共同努力下也一定会有所突破，特别是大模型在具体行业中的应用，我觉得更有希望领先突破”，对于中国在人工智能方面的发展水平，沈寓实院士信心十足。
不仅如此，火爆半年多的国内大模型领域也迎来了中场激战，在垂直领域深耕多年的机构、企业，开始借助行业特色优势打入大模型战场。
6月22日，中科院团队开源了FastSAM模型，能以50倍的速度达到与原始SAM相近的效果，并实现25FPS的实时推理，有利于视觉基础大模型的行业落地，有利于工业化应用落地。
7月6日，国际顶级学术期刊《自然》(Nature)杂志正刊发表了华为云盘古大模型研发团队研究成果——《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》。华为云盘古气象大模型是首个精度超过传统数值预报方法的AI模型，速度相比传统数值预报提速10000倍以上，全球气象秒级预报。紧接着，华为云正式发布盘古大模型3.0，在芯片、算力、框架、平台、模型和工具链六大层面实现全栈自主创新。此外，盘古医药模型可以参与药物研发，使研发周期从数年缩短至几个月，研发费用降低70%，高效准确，且算力完全国产化。
华为常务董事、华为云CEO张平安
同样在7月6日，2023世界人工智能大会在上海开幕，傅利叶智能现场发布中国GR-1通用人形机器人，和特斯拉、波士顿形成三足鼎立局面。其搭载自研FSA高性能一体化执行器，全身自由度高达40个，具有感知、决策和执行能力，作为通用人工智能的最终载体,未来还将为机器人植入AI大脑，使其更智能。
7月13日，在2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会上，京东推出言犀大模型，率先布局产业应用。
7月下旬，北京交通大学联合中国计算机学会智慧交通分会与足智多模公司等正式发布、开源了自主研发的国内首款综合交通大模型 ——TransGPT・致远，可商用。与通用型的多模态交通大模型产品不同，TransGPT主要致力于在真实交通场景中发挥实际价值。
…… ……
截止发稿，关于人工智能领域的创新依旧层出不穷，迭代不息，热潮不断。
技术创新 产品应用 政策监管
合力开辟AIGC安全发展之路
2023年4月，中共中央政治局会议强调要“重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险”。
4月11日，中华人民共和国国家互联网信息办公室（国家网信办）就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》公开征求意见，专门对AIGC产品提供者的责任边界提出要求，强调要尊重知识产权、商业道德，不得利用算法、数据、平台等优势实施不公平竞争。
5月31日，中国科学院发布消息称，中国科学院研制出一款超高集成度光学卷积处理器，具有大带宽、低延时、低功耗等优点，提供了一种“传输即计算，结构即功能”的计算架构，有望避免冯·诺依曼计算范式中存在的数据潮汐传输问题。
6月30日，由医联发起的AI医生与真人医生的联合问诊在成都展开，120多位真实患者和10位来自四川大学华西医院的主治医师，以及中国首个AI医生MedGPT共同参与了这场评测研究。经7位专家教授审核打分，真人医生综合得分为 7.5分，AI 医生综合得分为 7.2分，两者在比分结果上的一致性达到了96%。
7月6日，大数据协同安全技术国家工程研究中心发布《大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告》，测评结果显示，目前的大语言模型普遍存在严重的提示注入攻击的风险，且尚无可行的方案从根本上应对此类风险。报告建议从“安全评测、安全防御、安全监测预警”等方面提升大语言模型的安全性。
7月13日，国家网信办等七部门正式发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（8月15日起正式施行），提出实行包容审慎和分类分级监管。
安全与发展并行
多维考量人工智能安全问题
智能的世界是否安全？如何做才能更安全？面对这一提问，格鲁吉亚国家科学院外籍院士沈寓实先生表示，这个话题非常大。“首先，安全永远是相对的，因为不存在绝对的安全。同时安全的防护也是双刃剑，所以我们一直讲安全和发展就像车的两个轮子，一定要并行，这是第一个大的思路，不能因为对安全的担心而拒绝或者排斥变化。”
“其次，我们确实要高度重视安全问题”。沈寓实院士认为，随着基于超大数据、超大算力的新一代人工智能技术的发展，安全问题有几个不同的维度需要考量：“第一是技术本身是否安全，目前的人工智能技术是在各方面技术基础上经过几十年经验推动发展的结果，当然随着数据的开放、人工智能算法的演进，安全的概念也在不断地演变；第二是对于隐私方面的顾虑，如今的大数据时代，我们所生存的环境已经不像过去那样，无所不在的摄像头，无所不在的传感器，无所不在的数据分析，因此出于对隐私方面的考量和顾虑也是一种广义的安全；第三是整个人工智能技术对人类的威胁，这是基于更大层面的安全考量。因为现在人工智能已经突破了图灵测试，从弱人工智能慢慢越来越走向强人工智能，所以人工智能跟人类智能如何和谐地共存发展也是一个安全考量的维度。”
在沈寓实院士看来，泛泛而谈人工智能的安全，话题非常大，还是要具体问题具体分析。沈寓实院士表示，“总体而言，技术向前发展就像历史潮流，势不可挡，在此过程中我们要做好引导规范，以及多方共识共赢的工作，具体还有更多值得展开详细讨论的方面”。
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抓住本质 找准切入口
颠覆式创新 正循环迭代 实现弯道超车
在这场人工智能的科技革命中，中国的数字化产业怎样突围？产业数字化如何提质增效？中小企业怎么抓住这个机会实现弯道超车？
数字经济在国民经济中的地位越来越重要，在GDP（国内生产总值）中的占比逐年上升，如今，数字经济已经成为整个经济升级转型的核心驱动力，也是经济快速发展的希望所在。作为计算机科学的一个分支，人工智能产业是数字产业发展的基础，人工智能技术的应用，将是数字化转型中的重要一环。沈寓实院士进一步解释道，其中包含两个方面：“一个是数字经济本身的产业化，即数字产业化，由数字化新技术带来一些新的产业发展机会；现在更重要的是产业数字化，也就是传统的各行各业如何在数字技术赋能下进行升级改造，也就是我们常常讲的如何利用新一代信息技术让很多产业甚至所有行业都能再有个较大的提升，甚至重做一遍。”
如何做？沈寓实院士认为，“首先我们要深入了解数字经济的本质，用数字化的手段来提升效率，用数据来驱动生产力的提高、效率的提升、资源配置的加速，利用数字化技术将各产业及企业生产中的方方面面进行优化整合”。同时，沈寓实院士补充道，如果再有跨界思想，就可能碰撞出新的创造性领域。
“总之，不仅要解放思想，拥抱数字化技术；同时也不能盲目突破，还是要抓住各行各业的行业本质，用数字化技术进行升级转型”，沈寓实院士强调。
在沈寓实院士看来，当下的经济和时代特点、市场环境，对于中小企业而言，既是最困难、最坏的时候，也可能是最好的时候，转型或弯道超车的机会很多，因此要辩证地看待这个问题。沈寓实院士认为，“如今的规模化经济发展已经到了一个关键性的历史阶段，从资本、资源各方面来看，中小企业生存艰难，不占优势；但同时，随着数字化技术、新一代信息技术的发展，以及经济转型升级内在规律的推动，对于抓住机遇的中小企业可能就是一次实现重大突破的黄金期”。
如何抓住这次科技变革的重大历史机遇？沈寓实院士给出作为一个企业家的解决之道：“企业首先要了解自己所在行业的本质，运用‘第一性原理’去思考，找准切入点，用新的技术、新的模型、新的范式来颠覆式地创新，推动企业进行变革和转型升级。”此外，“对于中小企业而言，需要特别强调的就是快速迭代，企业一定要快速形成正循环来进行优化迭代，这是中小企业能否取得成功的一个很重要的要素”，沈寓实院士补充说道。
新科技 新机遇 新型举国体制
助力数字科技“卡脖子”领域创新突破
2021年10月18日，中央会议强调：发展数字经济是中国把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大大陆数字经济。
2023年3月7日，中央重新组建科学技术部、组建国家数据局。此次改革方案，加强了科学技术、数据管理等重点领域的机构职责优化和调整，将推动科技创新和数据生产要素在数字经济发展中实现其价值。
目前，新型举国体制正在以前所未有的力度助力解锁数字科技“卡脖子”领域，重点研发具有先发优势的关键技术和引领未来发展的基础前沿技术，为大陆的技术突破提供机遇，保障产业链供应链安全。新型举国体制以集中式政策为指引，跨区域整合调配全国优势资源，优先将资源配置到产业链条关键节点，最大化发挥技术研发机构、专业投资机构、科创团队等创新资源的潜力，举全国之力推动人工智能、半导体等数字科技“卡脖子”领域创新突破。35项“卡脖子”技术清单中，中国目前至少已攻克了60%。
数字科技是数字经济持续发展的核心驱动力。如果说工业互联网是工业数字化的主要抓手，服务业数字化应用是大陆数字经济先行发展的高地，那么，人工智能无疑就是数字科技发展的“大脑”，也是引领数字科技发展的重要引擎。中国已进入人工智能驱动的经济数字化转型阶段，各行业AI渗透率将呈倍速扩张。
技术层面上，智能语音、自然语言处理和计算机视觉等基础应用技术日臻成熟，逐渐形成商业化和产业化模式，科技巨头都在技术层面深度布局。应用层面的企业则利用人工智能技术针对不同场景或行业领域研发产品或提供服务。
数字经济应用场景已覆盖人们工作生活的方方面面，且正在加速融入智能制造、智慧交通、智慧办公、智慧医疗、智慧教育、智慧养老、智慧安防等应用领域，如共享单车、远程会议、商品溯源、在线教育、灾害预警等，数字经济既在拓展和满足人们愈加丰富与高阶层次的需求，也在为传统产业、实体经济带来新的转型变革契机与新的发展增长点。
此外，据沈寓实院士介绍，人工智能根据其发展程度被分为：弱人工智能ANI、强人工智能AGI和超级人工智能ASI三个阶段。目前还没有适用于所有人工智能开发和应用的国际伦理规范框架，AI的发展预示着人类又一场超级革命，但必须承认的是，如果不能正确认识并控制ANI所带来的伦理风险，对AGI和ASI的探索将面临重重阻碍，人类对于未知的恐惧将长久地影响社会的发展和进步。但如同人类经历的种种重大变革一般，历史的车轮终将飞速向前奔驰。
格鲁吉亚国家科学院外籍院士沈寓实主题发言PPT
由于篇幅有限，关于“人工智能对整个社会和科技冲击的同时，对于我们普通人在职业发展中又提出了哪些职业素养和能力方面的新要求？对未来下一代的教育，沈寓实院士又有哪些好的建议？”等诸多热门话题，数字化观察网将继续邀请沈寓实院士与您一起，深入探讨。