2月22日，国家科技传播中心学术发展讲堂人工智能专场开播。活动以“人工智能——问道无尽前沿”为主题，邀请清华大学计算机科学与技术系教授、清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东，中国科学院大学网络经济与知识管理研究中心研究组成员、中国指挥与控制学会城市大脑专委会副主任刘锋，杭州宇树科技有限公司创始合伙人陈立，极佳科技联合创始人、首席科学家朱政，共同探讨人工智能的技术原理、产业现状，以及未来发展趋势。活动吸引来自人工智能领域相关高校院所、科技企业160余位代表现场参加。
清华大学计算机科学与技术系教授、清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东
主旨演讲环节，邓志东详细阐述了人工智能的迭代演进方向与发展路径。他指出，人工智能正从单模态向多模态、具身智能乃至通用人工智能（AGI）快速演进，并强调，未来的人工智能将具备更强的通用性和泛化能力，能够在复杂环境中自主学习和适应，最终实现与人类社会的深度融合。
对谈环节，刘锋作为嘉宾主持，与邓志东、陈立、朱政深度对话，围绕人工智能在自动驾驶、人形机器人等领域的技术研究及产业发展议题展开详细的讨论和交流。
在自动驾驶技术方面，邓志东指出，自动驾驶技术的发展从L2级到L4级已经取得了显著进展。他认为，在限定区域和特定条件下实现L3+自动驾驶已经是可以预见的未来。朱政认为，自动驾驶技术的发展仍需要时间来克服社会层面的问题。他提到，当前自动驾驶技术在实际应用中仍面临诸多挑战，如法规完善、公众接受度以及路权划分等。陈立认为，在技术层面，三年内实现完全无人接管的无人驾驶是可能的，但需限定在特定场景下，例如高速公路。他提到，无人驾驶技术的稳定性和一致性远高于人类驾驶，当所有车辆都采用无人驾驶技术，整个交通系统将变得更加稳定和安全。刘锋认为，自动驾驶技术的广泛应用需要政策的推动。他强调，实现自动驾驶的关键在于如何通过政策法规和基础设施建设来适应这一新技术。
杭州宇树科技有限公司创始合伙人陈立
在人形机器人的发展态势上，陈立认为，当前是人形机器人和通用人工智能发展的最佳时机，通用人工智能的泛化能力显著增强，而人形机器人尚未大规模走进工厂或家庭在于大模型动作执行能力的缺乏及与物理世界的脱钩。朱政指出，当前硬件的迭代速度滞后于软件是制约人形机器人广泛应用的关键因素。他认为，人形机器人要进入家庭，需要在价格、功能、交互便利性、轻量化等多个方面实现全方位的提升。
极佳科技联合创始人、首席科学家朱政
在大模型的未来发展趋势上，朱政对Scaling Law（规模定律）的未来发展持乐观态度。他认为，尽管目前面临诸多挑战，但通过技术创新和方法改进，Scaling Law仍将继续推动大模型的发展。邓志东认为，Transformer架构的成功在于其注意力学习机制与充分利用GPU等硬件加速器的并行化训练能力，但在计算复杂度和学习方法方面也存在缺点，未来需要发展新一代的Transformer架构。他提到，目前研究者们正在探索具有线性复杂度的新型神经网络模型，在保持Transformer各种优点的同时，能够更高效地利用计算资源，增加在线学习功能，并有效结合任务知识与长期记忆等。
中国科学院大学网络经济与知识管理研究中心研究组成员、中国指挥与控制学会城市大脑专委会副主任刘锋
围绕人工智能与人类社会的共融发展，刘锋指出，人工智能的发展虽快，但其基础理论尚未成熟，导致人们对人工智能自我意识的判断存在争议。他提到，判断人工智能是否具备自我意识的关键在于其能否在无人类支持下自我控制、自我增强智能并自主设定目标。他认为，目前人工智能的控制权仍掌握在人类手中，模型的高智能需要人类支持，人工智能能否涌现自我控制的能力存在很大疑问。陈立认为，人形机器人和通用人工智能的发展需要自我意识。他强调，自我意识是人形机器人广泛应用的关键，没有自我意识的人工智能无法执行复杂任务。邓志东认为，随着具身智能的发展，特别是本体感知信息的融入，通用智能体能够感知外部环境与自身状态，这可能就接近于人类的自我意识，但这种自我意识需要严格定义，即能否真正感知自己的存在并与环境分隔。
活动最后，嘉宾们对面临求学择业的青年学子也给出了智能时代下的发展建议。嘉宾们一致认为，人工智能在千行百业都具有巨大的发展潜力，学生需要学会如何充分利用人工智能，学习其工作原理以提升就业竞争力。朱政指出，AI 工具的发展将与现有工作流程相结合，而非取代某个工作环节，应将 AI 视为提升工作质量和效率的助手。刘锋表示，学生应当考虑 AI 技术与自身专业结合后，非专业人士使用 AI 工具是否会替代专业人士，并指出，学生可以通过专业交叉来增强竞争力，增加人工智能非专业人士切入的壁垒。
国家科技传播中心学术发展讲堂是中国科协最新推出的一档学术栏目，突出前沿性、思辨性和传播性，生产和传播学术领域的前沿发展动态。栏目邀请战略科学家、一流科技领军人才和创新团队，亲自讲述突破传统的前沿探索、卓有成效的改进方法、颠覆认知的创新理论以及改写行业规则的研究成果。
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