南方財(cái)經(jīng)全媒體記者丁莉 廣州報(bào)道
過去一年，人工智能加速落地，廣東省大模型累計(jì)發(fā)布數(shù)量居全國第二。
2025年廣東省政府工作報(bào)告提出，實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)，加快智算中心和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。
這意味著，“人工智能+”將作為廣東接下來的重點(diǎn)任務(wù)，各行各業(yè)繼續(xù)求索通用或垂直大模型深化應(yīng)用的機(jī)會(huì)；同時(shí)，廣東在AI底座方面也開出了包括韶關(guān)數(shù)據(jù)中心集群、鵬城云腦網(wǎng)絡(luò)智能設(shè)施、國家超算深圳中心二期等在內(nèi)的一張清單。
向上游看，人工智能如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)普惠？向下游看，大模型又要如何走向垂類行業(yè)，在此過程中的數(shù)據(jù)、人才、機(jī)制卡點(diǎn)如何去除？
圍繞這些問題，南方財(cái)經(jīng)全媒體記者對(duì)話了中山大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、國家超級(jí)計(jì)算廣州中心主任盧宇彤，佳都科技集團(tuán)股份有限公司執(zhí)行總裁陳嬌。
兩位廣東省政協(xié)委員分別站在上游算力底座與下游場景應(yīng)用的視角。她們認(rèn)為，生態(tài)協(xié)同是關(guān)鍵，這既包括算力建設(shè)與高效應(yīng)用之間的平衡，也包括技術(shù)與場景側(cè)的打通，而這種打通，涵蓋了數(shù)據(jù)歸集、人才培養(yǎng)、場景開放等多方面。
向上：攜手港澳打造大灣區(qū)超算應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)
南方財(cái)經(jīng)：大模型的下半場要拼成本，其中，算力起到怎樣的決定作用？
盧宇彤：如果把人工智能比作火箭，算力就是火箭的加速器。新一代人工智能發(fā)展的核心是規(guī)模擴(kuò)展帶來的核心能力提升，所以它極度依賴計(jì)算的規(guī)模。特別是很多模型推理趨于大規(guī)模、多場景、多模態(tài)，對(duì)算力的耗費(fèi)更大。
陳嬌：大模型訓(xùn)練需要大量的GPU算力。隨著模型參數(shù)量的增加，算力需求也在持續(xù)遞增。除了訓(xùn)練階段，生成式AI應(yīng)用的高并發(fā)推理也會(huì)進(jìn)一步推高算力需求。此外，算力成本還包含基礎(chǔ)架構(gòu)、集成、維護(hù)以及各種處理器的功耗等等。
南方財(cái)經(jīng)：廣東要大力發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，如何解決未來的算力成本、算力短缺等一系列問題？
盧宇彤：要建設(shè)多維多元、高效協(xié)同、超智融合、互聯(lián)互通的算力要素和技術(shù)要素。我們廣東擁有廣州和深圳兩大國家級(jí)超算中心，還建有韶關(guān)數(shù)據(jù)中心集群、鵬城云腦、橫琴先進(jìn)智能計(jì)算平臺(tái)等一系列智算中心，綜合算力指數(shù)居全國前列。未來可以繼續(xù)攜手港澳打造大灣區(qū)超算應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)大灣區(qū)15個(gè)超算分中心的高速互聯(lián)互通，聚集和發(fā)揮算力應(yīng)用效益。
陳嬌：其實(shí)對(duì)中小企業(yè)而言，很難通過自建算力設(shè)施解決訓(xùn)練和推理算力需求。這就需要政府層面給予更多支持，比如，推動(dòng)公共云的規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)創(chuàng)新，為中小企業(yè)提供更低成本、可靈活調(diào)度的算力資源；向企業(yè)發(fā)放算力券，通過算力包和按需消費(fèi)的模式降低企業(yè)算力使用成本和AI應(yīng)用開發(fā)。
企業(yè)之間也應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)生態(tài)共享，特別是龍頭企業(yè)應(yīng)當(dāng)更有格局，能夠?qū)⒆约核懔Y源開放一部分給到鏈上中小企業(yè)，減輕后者在算力方面的投入成本。
南方財(cái)經(jīng)：據(jù)了解，現(xiàn)在還有不少算力中心被空置，或使用效率不高。一邊是企業(yè)算力不足，一邊是算力中心消納困難，為何會(huì)出現(xiàn)這種供需不對(duì)稱？
盧宇彤：光有算力是不夠的，忽視軟件建設(shè)，會(huì)導(dǎo)致硬件用不起來。
所以我們現(xiàn)在更應(yīng)該關(guān)注的是有序的算力建設(shè)和高效的應(yīng)用之間的平衡。我們還要構(gòu)建應(yīng)用服務(wù)體系，推進(jìn)相關(guān)政策法規(guī)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，提升算力資源開放程度，提升算力服務(wù)的市場適應(yīng)性，優(yōu)化算力產(chǎn)業(yè)協(xié)同能力。
事實(shí)上，人工智能不同應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)算力的需求差異巨大。比如，就生成式AI而言，越來越需要將訓(xùn)練和推理集合起來，構(gòu)建訓(xùn)推一體機(jī)。現(xiàn)在業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為國家超級(jí)計(jì)算廣州中心的算力使用效率很高，背后我們團(tuán)隊(duì)做了很多工作，包括充分考慮用戶的需求，根據(jù)需求進(jìn)行優(yōu)化、推出相應(yīng)軟件等等。
南方財(cái)經(jīng)：現(xiàn)在我們強(qiáng)調(diào)國產(chǎn)算力，要如何加速這一進(jìn)程？
陳嬌：要支持多元化的國產(chǎn)算力廠商發(fā)展，提升供給能力，特別是重視異構(gòu)算力調(diào)度、池化、虛擬GPU等算力服務(wù)能力的提升，提高算力投資運(yùn)營的性價(jià)比。國產(chǎn)化趨勢下如何降本增效是很關(guān)鍵的現(xiàn)實(shí)問題，算力運(yùn)營商也需要盡快完成商業(yè)模式的自洽，否則很難建立投資的信心和決心。
形成生態(tài)合力也十分必要。以英偉達(dá)的CUDA生態(tài)為例，其能大大提升算力效能，但背后有近2萬人開發(fā)。但目前國內(nèi)企業(yè)間仍然山頭林立，相互“內(nèi)卷”，無法形成合力，普遍很難達(dá)到這樣的開發(fā)團(tuán)隊(duì)規(guī)模。
除了突破強(qiáng)算力芯片等的“卡脖子”問題之外，還應(yīng)該依托市場機(jī)制，培育并增強(qiáng)我國在異構(gòu)算力、軟件生態(tài)、能源基礎(chǔ)設(shè)施等方面具有的國際差異化優(yōu)勢。
向下：應(yīng)用呈現(xiàn)“滿天星”，場景開放是前提
南方財(cái)經(jīng)：大模型終究要向具體場景側(cè)落地，你如何理解“人工智能+”？
陳嬌：人工智能的應(yīng)用場景可以分成兩類。一類是新技術(shù)激發(fā)的新需求、新產(chǎn)品，另一類是在傳統(tǒng)場景中幫助進(jìn)行降本績效，這部分存量市場更值得重視。從前我們強(qiáng)調(diào)“互聯(lián)網(wǎng)+”，現(xiàn)在強(qiáng)調(diào)“人工智能+”，歸根結(jié)底它們都是提質(zhì)增效的工具。
南方財(cái)經(jīng)：前年“佳都知行交通大模型”已經(jīng)落地，應(yīng)用進(jìn)展和成效怎么樣？
陳嬌：2023年我們在全球首發(fā)了知行交通行業(yè)大模型，去年迭代到了2.0版本，在很多場景已經(jīng)有成熟落地。
比如，大模型應(yīng)用在了地鐵的智能客服和智能運(yùn)維領(lǐng)域，結(jié)合數(shù)字人技術(shù)以自然語言與乘客交互，并協(xié)助維修人員排查故障、分析解決方法、提供維修輔助決策。此外，佳都“混合模型+AI算法”的新一代空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能控制技術(shù)也應(yīng)用到了長沙智慧地鐵6號(hào)線，將既往約28%的節(jié)能率提升到了64%。
南方財(cái)經(jīng)：向垂類行業(yè)落地過程中，來自數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn)突出嗎？
盧宇彤：大模型迭代速度非常快，數(shù)據(jù)也是很重要的推手。現(xiàn)在比較棘手的問題在于，網(wǎng)絡(luò)空間已公開數(shù)據(jù)資源趨于“消耗殆盡”，高質(zhì)量數(shù)據(jù)匱乏。特別是垂類產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?qū)δＰ偷膶I(yè)性要求更高，數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，算法模型性能就無法達(dá)到理想狀態(tài)。如何生產(chǎn)出高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)可能是后續(xù)需要進(jìn)一步關(guān)注的話題。
陳嬌：大模型需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)訓(xùn)練，大多數(shù)項(xiàng)目需要超過100000個(gè)數(shù)據(jù)樣本才能表現(xiàn)良好。數(shù)據(jù)的收集、標(biāo)注、清洗和預(yù)處理都耗資不菲，高質(zhì)量數(shù)據(jù)往往需要人工標(biāo)注，成本高昂，專業(yè)領(lǐng)域尤其如此。
但目前，數(shù)據(jù)共享與協(xié)同方面仍然壁壘重重。比如，在交通領(lǐng)域，相應(yīng)的監(jiān)管機(jī)制和政策法規(guī)尚不完善，數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、跨領(lǐng)域的拉通等問題仍是一大挑戰(zhàn)。這些問題限制了數(shù)據(jù)的充分利用和交通系統(tǒng)的整體優(yōu)化。
廣東的人工智能應(yīng)用場景廣泛，但也存在小和散的情況，是滿天星式的應(yīng)用格局。散落在各處的數(shù)據(jù)如果能歸集起來，對(duì)于人工智能的發(fā)展將產(chǎn)生巨大推動(dòng)力。
因此，我們也期望能完善數(shù)據(jù)市場化流通和交易體系，特別是民營企業(yè)參與的項(xiàng)目中，合理開放并利用好數(shù)據(jù)等資源，提升行業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化利用價(jià)值。
南方財(cái)經(jīng)：除了數(shù)據(jù)以外，通用技術(shù)和具體行業(yè)結(jié)合過程中是否還面臨堵點(diǎn)？
陳嬌：目前，很多場景還不夠開放，科技成果轉(zhuǎn)化不暢，全產(chǎn)業(yè)鏈融合水平有待提升。事實(shí)上，廣東的大模型突出特點(diǎn)就在于和垂直行業(yè)結(jié)合緊，其人工智能發(fā)展的優(yōu)勢也在于應(yīng)用場景豐富，應(yīng)該走“應(yīng)用倒逼技術(shù)迭代”的路徑。
未來如果能推動(dòng)市場環(huán)境更加公平開放，破除各類制度和非制度性壁壘，敢于為AI技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行先行先試，相信技術(shù)瓶頸和創(chuàng)新難題都能迎刃而解。
南方財(cái)經(jīng)：人工智能落地還需要跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的知識(shí)，如何培養(yǎng)相應(yīng)人才？
盧宇彤：事實(shí)上，在全世界人工智能的人才都非常短缺。因?yàn)槲襾碜愿咝＃覀円惨恢痹谒伎迹a(chǎn)業(yè)側(cè)需要怎樣的人才。
我覺得，一方面，計(jì)算機(jī)專業(yè)仍然是基礎(chǔ)，這個(gè)根基要打牢，不能“吃快餐”；另一方面，跨學(xué)科的培養(yǎng)非常重要，無論是計(jì)算機(jī)還是人工智能，其本質(zhì)都是某種超級(jí)工具，終究是為了解決具體領(lǐng)域的應(yīng)用問題。
因此，大灣區(qū)要構(gòu)建多層次的算力人才培養(yǎng)體系，依托豐富的應(yīng)用場景，開展跨學(xué)科的信息技術(shù)人才、工程技術(shù)人才培養(yǎng)，充實(shí)算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展人才庫。
陳嬌：站在企業(yè)角度，我們真真切切感受到人才卡點(diǎn)，我們既需要人工智能的專家，也需要具體行業(yè)領(lǐng)域的專家。
未來，整個(gè)生態(tài)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研用各環(huán)節(jié)的緊密度，比如，在人才機(jī)制方面，鼓勵(lì)科技機(jī)構(gòu)的科學(xué)家到企業(yè)任職，把科研課題的橫向轉(zhuǎn)化成果作為考核指標(biāo)；支持人工智能產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)與科研院所合作，雙聘引進(jìn)海外高端科技人才；成立高校、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)三方共建的實(shí)驗(yàn)室和產(chǎn)業(yè)化平臺(tái)。
本文鏈接：兩會(huì)圓桌丨人工智能如何加快技術(shù)普惠和應(yīng)用落地？廣東省政協(xié)委員有話說http://www.lensthegame.com/show-2-10179-0.html
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