①人工智能已成为行业共识,当前关键在于判断其在各领域的发展方式和顺序; ②无人驾驶、机器人以及元宇宙有望于明年6月进入重要拐点,明年三季度将是科技行业发展的关键节点,GPT6的出现将使人工智能技术趋近终局。
《科创板日报》12月14日讯(记者 张洋洋)“最近清华大学人工智能学院,在招聘高端人才时我发现,国内大学毕业的人才,他们的创新成就和工作成果,跟海外引进的人才相比不相上下,他们的工作非常杰出,这在以前是少见的。”
在2024浦江AI学术年会上,图灵奖得主、中国科学院院士姚期智分享了这样一个观察。
当下,大模型还在快速发展,不管是技术迭代、人才培育、产业落地,都是各方关注的焦点。
如何让AI更好服务产业?面对供不应求的AI人才,中国AI产业会给出何种解法?在正在进行的浦江AI学术年会上,多位来自AI领域顶尖的学者专家发表了他们的观点。
▍高端人才自给自足迎来转折点
中国人工智能发展迅速,AI已成为创新创业的热土,它的发展需要更多具有全球影响力的原创性基础科研成果,也需要更多高端人才。
过往,在讨论中国AI产业的发展,一个绕不开的问题就是,人才缺乏。
在这次的2024浦江AI学术年会上,图灵奖得主、中国科学院院士姚期智带来了一个好消息:在本土AI人才培养上,从本科生到博士生展现出来的面貌均已达到世界一流水平,国内博士与海归博士的水平不相上下,在人才的自给自足上,在高端人才引进上,中国已经进入了一个新的阶段。
姚期智说,最近清华大学新的人工智能学院成立,在招聘高端人才上,过去三四个月招聘成果非常好,“我们不但吸引到许多国际尖端大学尖端AI实验室青年人才,更可喜的是,我们也成功地引进了多位国内大学毕业的人才。在过去这是比较少见的”。
对于人才培养的问题,在剑桥大学获得博士学位,于海内外都有过求学经历的上海人工智能实验室青年科学家陆超超,对此深有感触。
“这两年,大模型火起来后,国外高校的计算资源较少,这会限制大模型研究。学校里分的组和研究方向很多,导致分到每一个组的资源就更少,所以学生们更多是做一些小研究,不可能把规模扩上去。即使去国外,如果想从事前沿的大模型研究,也很难得到很好的资源支持研究。”
陆超超说,但是反观国内一些高校、实验室,比如他现在入职的上海人工智能实验室,有宝贵算力等在内的充足的资源支持,有助于做出有影响力的研究成果,“我觉得这也是近两年很多优秀人才留下来在国内读博的原因。”
引进人才只是第一步,人才培养同样至关重要,要让人才扎根、成长。真正有抱负的青年科学家关注的不只是短期薪水和资源,而是长期的发展机会,因此要重视人才培养。
“各个大学、研究机构的成长,培养新的博士、一流的博士指日可待。”姚期智认为,“下一步是怎样让刚刚进入独立研究的年轻人才有一个相当于国外博士后的能力,也就是我们怎么样培养好的博士后,这是我们这一阶段要努力的。”
▍具身智能还需打通数据卡点
面向产业界,“具身智能”被认为是这一波AI应用落地的重要方向之一。在这一领域,不管是创业融资还是技术进展,热度都在高涨。
对于目前具身智能的发展情况,在接受《科创板日报》记者采访时,上海人工智能实验室青年科学家庞江淼表示,当下的具身智能还是需求牵引,面向具体需求,从需求场景中去获取数据,并且面向需求去做模型迭代,直接做出来一个通用通用机器人还不太现实。
从产业界的角度来看,发展具身智能,数据仍是当下一个卡点。
智元机器人研究院执行院长姚卯青表示,具身智能目前面临数据稀缺问题,现在的数据多为桌面操作数据,高质量大规模任务真实数据缺乏。
当下的业界也正在积极补齐短板,如特斯拉和Fesco Intelligence 等公司开展大规模真机数据采集。
智元也在推进数据采集计划,且采集方式多样,同时,触觉等新模态传感器陆续出现,未来数据模态丰富性有提升空间。
据姚卯青透露,智元将与相关部门推动数据交易机制和平台,年底推出开源数据集,后续形成完善采集运营机制和激励政策。
在数据采集方面,傅利叶智能通用机器人事业部副总裁周斌表示,现在的采集方式也需要更拟人化,以提高数据对具身智能的泛化和迁移能力;二是提升数据维度,如增加触觉等数据输入,满足工业和实际场景需求;三是采用虚实结合的技术路径,提升数据集量级,目前物理世界数据集仍不足。