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　　9月25日上午，工业文明国际论坛之“解码未来：全球数智趋势”专题论坛在上海浦东成功举办。论坛由工业和信息化部工业文化发展中心、上海市经济和信息化委员会、上海市浦东新区人民政府主办。

　　圆桌对话环节，真格基金董事李德、北京航空航天大学计算机系副教授巢文涵、华为上海代表处战略与产业发展部总经理房思哲、灵伴科技联合创始人向文杰以及达观数据首席战略官刘江贤参与讨论。对话环节由每日经济新闻董事长、总编辑刘学东的主持，实干精英们碰撞观点，共探数智时代全球产业变革趋势、投资动向、挑战及创新。以下为部分对话实录：

　　我们看到OpenAI创始人奥特曼在博客上发表了一个预言：终有一天，每个人都将拥有自己的人工智能团队，助力我们实现所有天马行空的想象；而且他预测在未来的几千天内，其实就是5到10年，就会迎来超级智能。这意味着什么？其实就是超级个体的诞生。而如何实现下一次飞跃，奥特曼概括为七个字——深度学习的崛起。

　　各位怎么理解奥特曼的预言，我的体会是巨大的机会和巨大的压力，以及未来的无限可能性，相信各位嘉宾一定有很多的体验和真知灼见与大家分享。

　　线年成立，作为中国的一家本土化做早期投资的美元基金，在早期我们也不知道哪个技术、路径和算法能最终成功，所以我们选择投人逻辑。重点投四类人：

　　第一类，小天才。所谓的小天才大概率在人工智能爆发的科技前沿，在一些大学科研院所和大厂，包括像微软、谷歌这样的公司；

　　第二类，操盘手。像微软、谷歌包括国内大厂出来的，把一个业务从0做到了10个亿的一号位，从过去十多年的实践经验来看，这样的人出来创业成功系数是非常高的；

　　第三类，老司机，连续创业者。比如说拼多多的黄铮，中国移动互联网有大量的优秀的老司机；

　　第四类，科学家。比如这一次人工智能爆发，前沿颠覆性的创新和顶级的科学家可能诞生此。

　　2023年到现在，我们投了接近30多家AI科技公司或者与AI相关的公司，这些公司目前在市场的表现非常好。我们希望跟大家一起打通从科技、产业到金融之间的生态，在AI大潮中，为新一轮伟大公司的崛起贡献我们的心力。

　　第一块，从数据层面，做面向领域大模型构建的数据制备。技术大模型我们有了，领域大模型怎么构建，很重要的一点就是数据。

　　第二块，领域大模型做微调训练工具链的构建开云kaiyun。经过优化之后，现在可以由原来几个月的训练变成只要几天，而且芯片的利用率可以提升20%到30%，模型也可以提升到30%左右。

　　第三块，基于前面的工作，在算法层面，基于大模型的应用和研究，包括跨语言大模型、跨模态大模型等。

　　第四块，针对国家需求做领域大模型的落地、示范应用，比如智能制造、智慧医疗和应急遥感领域。

　　这是我们所做的一些工作，当然还有探索类的工作，比如工业软件大模型的基座和大模型构建，还有多媒体、教育类大模型等。

　　华为最近这几年在很多公开场合传播我们自己要全面拥抱智能化的战略，这是公司层面非常重要的战略。从2018年左右，无论是研发还是产品都在做储备。

　　这些年，无论是人工智能相关的芯片，还是框架、大模型方面，我们都本着开放创新的原则，跟业界的伙伴、众多的生态伙伴一起打造了非常多的基础，基于这些能力，我们从两个方面拥抱智能化：

　　第一个大方面：首先把我们的技术不停深度用在我们自身。华为从2016年开始自己在做自己企业的数字化转型，这个过程当中我们把人工智能的技术应用于包括产品研发、智能物流、产能规划预测、终端产品销售网点选址等方面。这条路我们仍然会继续走，按我们的话说这叫“自己的降落伞要自己先跳”。

　　第二个大方面：华为坚定地拥抱“人工智能+”大趋势，我们看到千行百业在未来会不断深化人工智能的应用，我们一直在探索如何把自己的能力向各行各业开放。实际上，华为对非常多的行业领域是一个“门外汉”，所以我们过去这些年跟各行各业非常多头部的企业合作，双方共同探索。比如跟山东能源探索智慧矿山，比如跟商飞探索智能制造。

　　最近扎克伯格讲到未来的AI有一个非常好的落地场景就是AR，这跟他正在做AR有很大的相关性。

　　我们有一个非常强烈的感受是元宇宙在加速到来，除了大家看到的AR产品变得越来越轻、越来越便宜、性能越来越好，还有一个很大的加持是AI在赋能。

　　我们公司有一个很大的特点是两条腿走路，一条面向消费端，一条面向工业端。我们现在跟国家电网、中石油、核电等合作，就是把大模型与场景结合起来。我们正在做一个验证，在现场AI搜索，碰到一个问题就问它，这个时候相关答案和内容的截取就在眼前呈现出来，时间效率就从一天时间变成半分钟，甚至更短。

　　虽然今天我们还做不到强推理的智能开云kaiyun，但仅仅是AI搜索和生成在非常多的场景已经有很大的价值了。尤其是在AR方向，在穿戴式设备上AI的能力带来的是全新的交互变革，不需要大量的输入，也不需要来回不停的点，只需要你更好的回答，更好的多模态交互的方式。现在整个工业领域，包括医疗领域里，无论多么高精尖的行业，其实在信息化和智能化上的基础是非常薄弱的，这就有非常大的机会，就是通过信息化、空间计算、大模型AI能力，让一线的人员变得更强。

　　达观一直在思考我们到底从哪来的问题，解决好我们从哪来的问题才能更明确知道我们走向哪的问题。今天的大主题是工业文明，达观有一个文字墙，文字墙的起始点就是讲我们的文明起源在哪，由于文字出现以后人类的文明才开始进展，随着人类文明的逐步进步，文字的表征和文字背后的含义、知识在不断的演进，处理文字的方式不断的推进。

　　文明和技术这两条线一直推动着达观往前走。我们开发的“曹植”是垂域解决场景问题的大模型，现在已经通过了国家网信办的算法备案和内容生成备案。

　　再往前走，我们一直坚定的认为，如果让大模型的能力产生出巨大的贡献价值的话，一定要在场景端落地，要想让它落地必须要解决私域化的数据和文档知识管理体系搜集的问题。

　　我们知道有些事情是数据不出域的，每家企业和每家机构都有自己管理的哲学，每家企业自己的指示体系和管理的灵魂都和其他机构不一样，灵魂和体系是什么样子，体现在各种文档当中。我们要把文档中的灵魂和精髓像知识体系一样，用数据化的算法模型体系工具管理起来，依据知识管理系统再加上大模型的能力，最后让它产生智能输出。

　　智能输出无非就这几点：智能搜索、智能推荐、智能问答。所以达观一直在梳理自己的产品，哪类产品能够迅速落地，产生价值和应用，而且和其他的竞争对手有一定的差异性，我们现在逐渐聚焦在合规大模型，也就是政策监管大模型。

　　智能化转型过程中，技术和商业的发展涉及到伦理道德。这也会影响到我们每一个人的隐私。请大家从伦理和法律的角度一起讨论：如何加强人工智能数据的安全和用户隐私保护？在技术创新发展的进程中，如何平衡伦理与责任？

　　从投资的角度，安全和隐私的保护，肯定是我们投资的前提，这个做不到是肯定拿不到任何机构的融资的，这个是底线也是红线。

　　具体怎么做，那千行百业就不一样了。比如说最近非常火的游戏《黑神话》，为什么海外用户这么受欢迎？很大因素是它把《西游记》里很多的理论价值和国外所有普世的价值做了非常好的融合。所有通用的伦理和道德都是需要融合的，否则走不到国际市场去。

　　法律合规和风控肯定是底线，在这个底线之上，才能在文明的角度探讨认同性、信任感的建立。

　　第一，事前一定要立法，这个立法一定要加快，人工智能的隐私保护或者伦理方面的相关立法，法律层面要加强，从数据的采集、加工，还有后面的传输，各个方面的规范和标准要建立起来。

　　第二，事中是技术层面的，像隐私计算、大模型安全，把隐私信息隐藏起来。同时提升算法本身的公平性和可解释性的研究，这样我们能让用户知道我的数据会进入什么样的处理，而且最后会流向哪里。

　　第三，事后，在这个过程中我们需要建立伦理委员会，持续根据监测技术的进展，以及相关社会的影响，并且作出相应的调整。开云kaiyun

　　华为公司非常明确地把用户隐私和网络安全作为公司的最高纲领，我们把这个置于商业利益之上。

　　华为在2000年初进行全球化扩张的时候，最开始能够进入到欧洲的发达市场，实际上经历了非常严苛的，来自于欧洲客户的，从法律、法规、标准等各方各面严格的审视、考察以及我们自身的整改。在我们对国际规则的认知等一系列的过程中，逐渐变成了华为在整个全球化过程中，我们自己生存底线的问题，如果我们在这个问题上没有做好，意味着在过去全球化过程当中连准入的门票都没有。如何从技术的角度落实这个价值观，我们觉得要从三个方面入手：

　　首先，从安全理念角度来讲，我们是完全面向极限防御的理念设计，也构建了基于零信任的七层防线，包括物理、身份、网络、应用、主机、数据、运维。

　　第二，机制层面，我们有具体的安全机制，比如说我们通过等级云的方式来支撑，实现物理隔离、逻辑隔离。

　　第三，安全技术，比如我们有端到端数据保护的解决方案，让数据全生命周期，无论是流转还是训练、推理过程中，以及生成的内容符合合规要求。

　　这应该是整个行业思考的问题，不仅仅是AI和AR行业。比如说谷歌Glass，2011年推出来的时候有很大的诟病就是带着摄像头不让进，谁家都进不了，原因是保护隐私，这在谷歌的内部是有非常大争议的，因为谷歌非常重视隐私问题，内部的道德制衡力量非常大，很多的地方是不敢往前探索的，从那个时候可以感受到谷歌是更重视伦理、合规，后来越来越面向To B端，To C端就非常少了。

　　第二个典型的例子是最近非常火的产品，Snap的眼镜，那是非常标准带摄像头的眼镜，非常火，开云kaiyun大家都很喜欢。整个行业发生变化了，因为技术在不断的变化，社会在变化，大家对伦理、隐私等很多东西的容忍度本身也是个变化的过程。

　　无论是AI还是AR，所有科技类的产品不断在这中间平衡的过程。我有一个自己的想法跟大家分享一下，就是规模到一定程度以后监督就要跟上，在早期快速增长的时候，可以支持，后期监管慢慢跟上来。

　　我们内部的策略基本是，早期探索的时候把更多的可能性都探索出来。当用户达到一定的量级的时候，按照非常标准的合规流程，确保数据的安全，确保大量商业价值产生的时候，避免产生很大的负面影响到普通用户，所以这是一个平衡的过程。

　　早期大胆探索，达到了一定的规模，合规、监管全部加上，跟政府之间保持联动，这样的节奏经验是我们过去几年积累的。

　　这确实是非常难回答的一个问题，值得大家探讨。作为个体信息的使用者，我坚决拥护保护个人隐私，反对拿我的数据用来商业化运作，但凡有那么一点点的侵犯我就要抗争到底。从企业角度上来讲，数据服务企业和软件开发企业，打交道的就是数据，隐私和安全是红线、底线、高压线。这里有监管政策，但凡想通过技术或者是那么一点点漏洞自己受益，也绝对不长久，而且绝对会对企业造成伤害。

　　另外一个角度讲，如果法律界定不清楚的话，没法促进整个产业的发展。因此一定是法律先行，探讨先行。先把制度方向探讨出来，什么时候执行，什么时候用，要讲究社会大势。

　　文明是传承的，科技发展到这个节点上，必然会带来质的变化，今天最后一个问题是，想请大家对未来 5到 10 年进行一个预测：在全球视角下，人工智能将带来哪些革命性的变化？这些变化将如何影响个体、企业、产业，甚至国际合作与竞争？

　　我感觉5到10年以后，在座的各位每一个人一定有一个智能助理，可以帮助生活、工作、娱乐的，这个过程中，中国作为有14亿人口的国家，一定有巨大的机会，一定会诞生非常伟大的公司。

　　从技术上，第一是通用人工智能，通用人工智能可能在跨领域学习和迁移这一块有很大的突破，可能在一个地方训练之后在其他的领域也能用上，不像现在训练一个东西只能在一个领域训练，训练完以后只能在这里用，以后可能可以迁移。

　　第二是在认知智能上，人工智能和脑科学可能有一个深度的结合，认知智能上可能有突破，机器可以更好模拟人认知，因为我们现在从感知智能过渡到了认知智能，但是感觉还是在这一阶段。

　　第一，从未来5到10年各行各业，人工智能带来各行各业深度的智能化会是超乎我们想象的。

　　第二，因为各行各业人工智能深度的智能化，必然会催生或者倒逼非常多生产关系上的变化，思想领域、观念领域的变化，就像互联网技术当年改变各行各业，进而造成了我们的生产方式、理念和社会观念上的变化一样。

　　第三，2022年OpenAI发布了ChatGPT，其实2022年也是元宇宙讨论的热潮，在那个时候可能很多人并没有真正理解什么是元宇宙，很多人是持怀疑的态度，在今天因为人工智能突飞猛进的进展，我反而觉得我们离元宇宙时代更进一步。在我理解中，元宇宙是思维空间、物理空间、网络空间高度的数字化交融，人工智能技术如果没有今天的进展，谈元宇宙还为时尚早，但是因为有了突飞猛进的进展，我们离它也更近了一步。

　　未来十年，基于大模型能力加持，以及所有算法能力提升对人对环境的感知能力的加持，会形成一个新的交互方式，这个交互方式基于语音、手势、眼动，有点像我们看到的Vision Pro的感受。从交互的角度来说，未来可能有十年的迭代过程，不一定说100%的普及率，这个应该很难，但是更多的时间和更多的场景会被这样一种新的交互场景所替代，这是我们大概的判断和感受。

　　信息化高速发展的时代催生了很多PC互联网平台的增长，改变了社会结构，创生了很多新的产业模式。在智能化突飞猛进的时代，有了很多的黑灯工厂、智能化工厂，基本上进行了蓝领革命，车间的蓝领工人作业方式、生活方式和工作方式发生了巨大的变化。在之后的AI时代，一定会催生出更多的白领革命、办公室革命，五年之内，大概50%的工作可能被人工智能所替代。人工智能行业的从业者，要像AI一样终身学习，反复推理。每一个不起舞的日子都是对生命的辜负，大家还是仍需努力。