專訪信通院孫鑫：大模型快速迭代需軟硬件深度協(xié)同｜四中全會預(yù)熱

　　10月15日，國務(wù)院以“強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)保障作用，以標(biāo)準(zhǔn)升級促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”為主題，進(jìn)行第十六次專題學(xué)習(xí)。國務(wù)院總理李強(qiáng)強(qiáng)調(diào)，強(qiáng)化人工智能等數(shù)字技術(shù)賦能，系統(tǒng)推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)制定修訂。

　　同日，工業(yè)和信息化部部長李樂成在北京會見美國蘋果公司首席執(zhí)行官蒂姆·庫克時表示，中國將堅定不移推進(jìn)高水平對外開放，大力推進(jìn)“智能產(chǎn)業(yè)化”和“產(chǎn)業(yè)智能化”。

　　人工智能發(fā)展受到高度重視。展望“十五五”，如何深入推進(jìn)“智能產(chǎn)業(yè)化”和“產(chǎn)業(yè)智能化”？如何看待人工智能在不同行業(yè)滲透深度存在的差異？未來還會持續(xù)涌現(xiàn)“更強(qiáng)模型”嗎？針對相關(guān)問題，21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者專訪了中國信通院人工智能所副總工程師孫鑫。

　　孫鑫主要從事人工智能、信息通信、科技創(chuàng)新等領(lǐng)域研究，曾主持參與多項省部級課題和決策咨詢專項，核心支撐人工智能、科技創(chuàng)新等多項國家重大戰(zhàn)略。

　　孫鑫表示，人工智能領(lǐng)域有幾個重要趨勢，其中之一是軟硬件深度協(xié)同、高效融合成為大模型研發(fā)新范式。未來，極致的軟硬協(xié)同將是支撐大模型快速迭代的關(guān)鍵所在。同時，智能體成為大模型應(yīng)用的主要形態(tài)，正在加速形成智能體經(jīng)濟(jì)。

　　智能體是數(shù)字員工的初級形態(tài)。當(dāng)前智能體相比大模型能夠自主完成復(fù)雜任務(wù)，可以獲得比單一模型更好的性能表現(xiàn)，但能力仍有很大提升空間，推動互聯(lián)互通和長難任務(wù)處理是當(dāng)前智能體技術(shù)創(chuàng)新的主旋律。

　　另外，人工智能賦能行業(yè)的路徑符合“從數(shù)字化水平較好的領(lǐng)域率先突破，再逐步擴(kuò)散到更多行業(yè)”的推進(jìn)特征。當(dāng)前，人工智能在不同行業(yè)的滲透深度存在差異是客觀現(xiàn)實。在推進(jìn)行業(yè)應(yīng)用過程中，需要關(guān)注兩個方面的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，即行業(yè)水平與轉(zhuǎn)型路線的協(xié)調(diào)統(tǒng)一、技術(shù)能力與實際需求的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。

　　軟硬協(xié)同將是大模型迭代關(guān)鍵

　　《21世紀(jì)》：在“十四五”已打下的基礎(chǔ)之上，“十五五”期間如何進(jìn)一步推進(jìn)“智能產(chǎn)業(yè)化”和“產(chǎn)業(yè)智能化”？

　　孫鑫：要加快推動人工智能向現(xiàn)實生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，重點既在技術(shù)創(chuàng)新，也在應(yīng)用牽引，需要一體化布局。最近一年，我們觀察到人工智能領(lǐng)域幾個重要趨勢。

　　一是基礎(chǔ)大模型迭代速度加快，新技術(shù)創(chuàng)新路徑蓄勢待發(fā)。中國信通院“方升”大模型基準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)顯示，全球大模型迭代速度不斷加快。去年以來，多模態(tài)模型理解能力整體提升90%，TOP1模型迭代周期從去年的幾個月縮短至幾周。

　　二是軟硬件深度協(xié)同、高效融合成為大模型研發(fā)新范式。人工智能前沿創(chuàng)新離不開強(qiáng)大的算力底座，需要模型與芯片、框架、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)等軟硬件體系緊密協(xié)同?，F(xiàn)在大模型訓(xùn)練和推理計算量仍保持高速增長，對智能計算提出更高需求，單靠智算芯片硬件的提升無法達(dá)到這么快的增速，也面臨越來越大的能源消耗瓶頸。未來，極致的軟硬協(xié)同將是支撐大模型快速迭代的關(guān)鍵所在。

　　三是智能體成為大模型應(yīng)用的主要形態(tài)，正在加速形成智能體經(jīng)濟(jì)。目前，市場上涌現(xiàn)出了多種智能體形態(tài)。越來越多的行業(yè)用戶把開發(fā)垂直行業(yè)智能體作為人工智能應(yīng)用的主要方向。人工智能手機(jī)、具身智能機(jī)器人等產(chǎn)品也成為搭載智能體的新型設(shè)備。智能體產(chǎn)業(yè)鏈不斷完善，成為智能經(jīng)濟(jì)的重要支撐力量。

　　四是開源帶動“群體進(jìn)化”和人工智能普惠發(fā)展。特別是今年春節(jié)以來，開源模型的發(fā)展，進(jìn)一步激活公有云、一體機(jī)等AI市場，基于開源的衍生模型日益繁榮，極大降低了大模型落地應(yīng)用的門檻，為人工智能發(fā)展帶來新機(jī)遇。

　　智能體是數(shù)字員工的初級形態(tài)

　　《21世紀(jì)》：未來還會持續(xù)涌現(xiàn)“更強(qiáng)模型”嗎？這種“更強(qiáng)”將主要體現(xiàn)在哪些維度？

　　孫鑫：近期人工智能所研究團(tuán)隊對當(dāng)前及未來一段時間的發(fā)展方向進(jìn)行了深入觀察，可以從中找到模型能力增強(qiáng)方向的幾點思考。

　　基礎(chǔ)模型方面，語言基礎(chǔ)超級模型開始深度集成多種能力，模型推理能力成為衡量模型“聰明”與否的重要指標(biāo)。

　　其中，頭部大模型表現(xiàn)出顯著的集成特征，一方面通過路由融合集成多種關(guān)鍵能力，可根據(jù)任務(wù)需求自動激活模型的思考或非思考能力，大幅提升運行效率，降低計算的成本；另一方面通過與真實的業(yè)務(wù)場景交互，基于Agentic RL（面向智能體的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）技術(shù)賦予模型自主規(guī)劃、調(diào)用工具、因果推斷能力，提升在應(yīng)用場景中的表現(xiàn)。多模態(tài)大模型深度融合理解和生成能力，原生多模態(tài)架構(gòu)逐漸走向成熟。

　　智能體方面，加速從感知認(rèn)知向自主決策執(zhí)行演進(jìn)，成為大模型應(yīng)用的主要形態(tài)。中國信息通信研究院“方升”智能體基準(zhǔn)測試結(jié)果顯示，當(dāng)前智能體相比大模型能夠自主完成復(fù)雜任務(wù)，可以獲得比單一模型更好的性能表現(xiàn)。

　　世界模型方面，作為AI系統(tǒng)理解、推理并預(yù)測物理世界的“內(nèi)部模擬器”，世界模型加速構(gòu)建數(shù)據(jù)生成、動作解釋、環(huán)境交互、場景重建四類核心能力。目前主要有三條技術(shù)路線。

　　一是聚焦大模型增強(qiáng)，如OpenAI的Sora、谷歌Genie系列模型等，這類模型融合Transformer與Diffusion，正成為構(gòu)建數(shù)字世界的“模擬器”。

　　二是大模型與物理引擎融合，如World Labs的Marble、騰訊HunyuanWorld-Voyager等，這類模型錨定物理規(guī)則、賦能高可靠生成，打造可解釋的世界預(yù)測范式。

　　三是其他路徑的探索，如Meta的JEPA系列，這類模型拋棄像素級生成，專注于學(xué)習(xí)世界的抽象表征與預(yù)測潛在狀態(tài)。

　　雖然世界模型的發(fā)展還面臨不少挑戰(zhàn)，但未來具有泛化能力強(qiáng)、物理一致性高、可解釋性強(qiáng)的“通用世界模型”將成為學(xué)界與業(yè)界共同努力的目標(biāo)，最終成為AI通向AGI（通用人工智能）的關(guān)鍵基石。

　　具身智能方面，接下來，場景驅(qū)動下的數(shù)據(jù)-模型-本體的三位一體聯(lián)合設(shè)計與閉環(huán)優(yōu)化，正逐步成為具身智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵路徑。具身智能將以突破具身圖靈測試為目標(biāo)，實現(xiàn)生物級感覺運動能力，并在復(fù)雜動態(tài)的環(huán)境中展現(xiàn)出前所未有的靈活性和適應(yīng)性。

　　AI未來發(fā)展路徑仍有很大不確定性，大膽預(yù)測的話，或許有如下幾個可能性。

　　一是強(qiáng)化學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)取得重大突破，世界模型技術(shù)路徑逐步清晰。

　　二是新的模型架構(gòu)出現(xiàn)。效率更高、性能更好，或者可信水平更高的非Transformer架構(gòu)出現(xiàn)。

　　三是新型計算技術(shù)走向?qū)嵱?。目前還在實驗室的光計算、類腦計算、量子計算、生物計算等新興計算技術(shù)一旦投入實用，將會帶來人工智能技術(shù)體系的重構(gòu)。

　　《21世紀(jì)》：2025年被視為智能體元年。未來智能體發(fā)展具有怎樣的提升和想象空間？

　　孫鑫：智能體是數(shù)字員工的初級形態(tài)。智能體有豐富的想象空間，但能力仍有很大提升空間，推動互聯(lián)互通和長難任務(wù)處理是當(dāng)前智能體技術(shù)創(chuàng)新的主旋律。

　　一方面，通信協(xié)議成為智能體與外界交互的“橋梁”，擴(kuò)展模型能力邊界。MCP、A2A等智能體通信協(xié)議可以降低系統(tǒng)集成復(fù)雜性，解決數(shù)據(jù)孤島問題。今年以來，智能體網(wǎng)絡(luò)也受到了越來越多的關(guān)注，但其落地推廣仍面臨一定挑戰(zhàn)。

　　另一方面，智能體發(fā)展還需要提升長時間執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力。長程性體現(xiàn)了智能體在跨越較長時間周期的復(fù)雜任務(wù)中達(dá)成目標(biāo)的能力。相關(guān)研究顯示，過去兩三年，智能體能完成任務(wù)的長度大約每7個月翻一番。當(dāng)前，國內(nèi)企業(yè)進(jìn)行了不同程度的探索。未來，智能體將能夠獨立完成大量需要人類數(shù)天或數(shù)周才能完成的任務(wù)，加速開啟智能原生應(yīng)用時代。

　　AI應(yīng)用需關(guān)注能力與需求的協(xié)調(diào)統(tǒng)一

　　《21世紀(jì)》：對于實現(xiàn)新型工業(yè)化這一關(guān)鍵任務(wù)，發(fā)展人工智能是必答題而非選擇題。目前，人工智能在不同行業(yè)的滲透深度和效果存在差異，如何看待這種差異？展望“十五五”時期，是否有必要主動拉平這種差異？

　　孫鑫：從發(fā)展規(guī)律和應(yīng)用態(tài)勢來看，人工智能賦能行業(yè)的路徑符合數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的一般客觀規(guī)律，即遵循“從數(shù)字化水平較好的領(lǐng)域率先突破，再逐步擴(kuò)散到更多行業(yè)”的推進(jìn)特征。

　　一方面率先在數(shù)字原生領(lǐng)域規(guī)?；瘧?yīng)用，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字原生領(lǐng)域，憑借天然的數(shù)據(jù)沉淀優(yōu)勢、成熟的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以及海量的用戶基礎(chǔ)，率先形成人工智能應(yīng)用的規(guī)?；涞亍＠?，互聯(lián)網(wǎng)搜索、社交、購物、寫作、編程等領(lǐng)域紛紛接入大模型、拓展新業(yè)態(tài)，這些應(yīng)用不僅提升了服務(wù)效率，還為用戶帶來了全新的交互體驗。

　　另一方面逐步向金融、醫(yī)療、交通等數(shù)字化程度較高的行業(yè)滲透，重要場景應(yīng)用賦能成效顯著。比如，人工智能在自動駕駛的應(yīng)用也隨著大模型的發(fā)展正實現(xiàn)新的突破。這些先導(dǎo)應(yīng)用都建立在行業(yè)既有的數(shù)字化基礎(chǔ)之上，同時也加速了相關(guān)行業(yè)的數(shù)字化向智能化的重構(gòu)進(jìn)程。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步普惠化和各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面推進(jìn)，人工智能將在制造、能源更多實體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)深度應(yīng)用，與更加復(fù)雜的物理場景和核心生產(chǎn)流程相結(jié)合，推動生產(chǎn)力更大的變革性突破。

　　當(dāng)前，人工智能在不同行業(yè)的滲透深度存在差異是客觀現(xiàn)實。人工智能技術(shù)發(fā)展速度“一日千里”是本輪人工智能發(fā)展的重要特點，不同行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)、資源供給能力、對人工智能的認(rèn)識等相關(guān)情況均不一致，一定程度上影響了人工智能在不同行業(yè)中的應(yīng)用速度。

　　在推進(jìn)行業(yè)應(yīng)用過程中，需要關(guān)注兩個方面的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，即行業(yè)水平與轉(zhuǎn)型路線的協(xié)調(diào)統(tǒng)一、技術(shù)能力與實際需求的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。堅持市場驅(qū)動，結(jié)合場景價值、技術(shù)特征等因素因業(yè)施策，制定符合企業(yè)實際的智能化轉(zhuǎn)型路線。可以在基礎(chǔ)好、需求大的高價值場景先行先試，從資源、技術(shù)、治理、體制機(jī)制等不同方面突破落地卡點、堵點、難點，形成示范帶動效應(yīng)后擴(kuò)大場景范圍。

（文章來源：21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道）

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