“AI（人工智能）技术的发展并非以人的基线为最高天花板，而是远远超过人的水平。”中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯在“致未来·C-Talk”公益性科技演讲大会上表示，随着AI技术重塑经济社会面貌的步伐提速，这道时代“必答题”正呼唤着新答案。
什么是AI时代的新答案？魏凯指出，“人工智能＋”提供了新的增长机遇。
“这不只是AI在不同行业的落地应用，而是AI技术与经济社会的双向深度融合。”魏凯表示，通过全面释放技术潜能、重塑生产力和生产关系，培育推动新质生产力，最终实现经济提质增效的升级。
近日，“致未来·C-Talk”公益性科技演讲大会在京举行，本期大会联合北京未来科学城管理委员会共同举办，内容聚焦“心生万物·智启未来”的主题，中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯、深势科技创始人孙伟杰、科大讯飞产业加速中心CTO徐波、中国科学院计算技术研究所纪检监察大数据学科带头人方金云等十余位专家学者齐聚一堂，分享对人工智能发展、应用和伦理的思考与总结。
“致未来·C-Talk”公益性科技演讲大会现场（主办方供图）
AI泡沫初现？
“我国的模型水平已经和美国不相上下，AI可用性越来越强。”魏凯指出，我国必须抓住大模型从技术成熟到应用落地的黄金期。
AI悄然颠覆科技产业格局的另一面，是层出不穷的、对AI泡沫的质疑与忧虑。
伽马数据发布的《2024全球AI应用趋势年度报告》显示，2024年全球人工智能产业融资金额达4829亿元，同比增长77.2%，但投资数量降至624笔，降幅达52.4%，Al行业正在经历从量变到质变的转折点。
在行业“转向”的阵痛期，发展“人工智能+”、赋能产业升级，成为破解“泡沫论”的抓手。2025年8月26日国务院公布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中特别强调，要培育智能原生新模式新业态，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。
对此，小鹏汇天产品规划高级总监高昊潼分享了飞行汽车智能化研究及进展。“低空经济是我国战略性新兴产业，飞行汽车则是发展低空经济的主要载体。”高昊潼表示，其定义的飞行汽车应具备陆空两栖功能，关键是打造智能化底座，具体表现为飞行汽车的飞控系统：一方面，日益成熟的传感器为智能化底座的搭建奠定基础，另一方面，随着智能化建设的推进，人机交互界面的设计为用户提供了更好的体验。
“这套飞行控制系统还具备非常高的安全保护机制，可靠性较高，辅助人类完成操控飞行任务。”高昊潼介绍。
据悉，小鹏汇天自主研发出全球首个车载自动分合机构，一键操作可实现陆行体和飞行体的自动分离、结合。分离后，展开飞行体的6副机臂和旋翼，即可实现低空飞行；飞行体落地后，收拢6副机臂和旋翼，通过陆行体的自动驾驶功能和自动分合机构，实现与飞行体的精准对接、结合。
低空经济、商业航天、生物制造……越来越多的新增长引擎正在为新质生产力的发展注入强劲动力，而随着AI技术成为新型工业化发展的“必答题”，应充分发挥我国数据资源丰富、产业场景完备、应用场景广阔的优势，形成“模型-应用-数据”的飞轮效应。
智能时代的基石与未来
要实现“人工智能＋”的宏大愿景，离不开AI芯片的支持。
“数据显示，集成电路已成为我国单项商品进口额最高的商品，其中AI芯片市场正以年均超过30%的速度快速发展。”中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室研究员纪雯指出，芯片已深度嵌入国家经济命脉，其自主可控能力直接关系到数字经济、智能制造、国防安全等关键领域的可持续发展。
什么是AI芯片？纪雯表示，目前还没有一个严格的公认标准，但目前已形成基本共识：AI芯片是专门为加速人工智能应用而设计的处理器芯片。
“在AI芯片的技术演进中，微架构设计是最关键的突破方向之一。”纪雯说，通过构建专用加速单元，针对神经网络中的核心算子——如卷积、矩阵乘加、张量运算、Transformer注意力机制等进行定制化优化，可大幅提升计算效率。
然而，随着AI芯片的发展，功耗问题日益成为制约其规模化部署的瓶颈。国家能源局数据显示，2022年，全国数据中心耗电量达到2700亿千瓦时，为同期三峡电站累计发电量1036.49亿千瓦时的两倍以上，占全社会用电量约3%。
“这意味着，芯片的能效比不再只是‘性能指标’，而是关乎整个系统可持续运行的生命线。”纪雯强调。为应对这一挑战，学界与产业界正在积极探索多种低功耗路径，例如通过存内计算消除数据搬运开销来大幅降低能耗、利用EDA工具链的跨层协同优化实现系统级能效提升等。
自2012年深度学习革命开启以来，人工智能进入黄金发展期，社会对AI算力的需求呈指数级攀升。然而，当前大模型参数规模已达万亿级别，单颗芯片已难以承载其训练与推理需求。
“我们面临的挑战早已超越单一芯片的设计范畴，转向系统级协同：从片上互连、芯粒互连，到片间互连、系统级互连，我们需要构建一张超高带宽、低延迟的‘算力互联网络’，将多颗芯片的计算与存储资源无缝整合。”纪雯表示。
此外，AI芯片的研发周期长、门槛高，仍是行业痛点，从架构设计到流片投产，完整流程通常耗时约两年，且需数百名工程师协同作业，人力成本高昂。
“如何缩短研发周期、降低设计复杂度，已成为制约AI芯片规模化发展的关键瓶颈。”她补充道。而利用AI技术来设计AI芯片——即‘AI for Chip Design’，正成为破局的新希望。
“AI芯片的发展正从“算得快”迈向“算得广、算得省、算得新。”纪雯总结道，新的芯片技术必须在通用性与专用性之间寻找动态平衡，不仅要持续优化现有架构与算法协同方法，更要敢于突破传统范式探索基于新器件、新原理、新架构的颠覆性创新。
守护技术向善
“‘人工智能＋’行动意见的前提是确保人工智能的安全、可靠、可控。”上海交通大学马克思主义学院数字化未来与价值研究中心主任闫宏秀表示，每个人都希望得到技术的加持，而不是挟持，其中的关键是探寻人与机器的价值对齐。
闫宏秀举了个例子，为什么看到手机运动数据显示今日步数没有达到某个数值，就觉得今日健康指标没有完成，部分人为了实现这一目标，甚至会靠甩手“刷”步数，直到看到目标数值才会觉得神清气爽，这背后的逻辑就是人类通过数据化的模式对齐了自身的生命轨迹。
“我们通过技术校准我们自己到底是谁，是什么样的状态，这并不合理。”闫宏秀强调，随着AI技术的狂飙，幻觉、欺骗性对齐、伪对齐等问题层出不穷，“为了避免AI造成的风险，我们需要将AI价值观与人类对齐，守护技术向善，构筑人类得以安身立命的保障。”
然而，这并非意味着否定AI的发展，闫宏秀指出，每一项新技术的发展和创新必定存在风险，但是并不会因为风险而把这项技术全部否定，也不意味着要盲目乐观地拥抱新技术。
“在探索价值对齐基准生命线的时候，一定要把握工具理性和价值理性之间的平衡。”闫宏秀表示，当前AI发展需要理解人类意图和行为方式，符合人类的社会规范和价值观。
对此，魏凯也强调，AI技术并不仅仅是冰冷的工具，而是需要实现和人的互动。
“在《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中，我们特别提到要加强人工智能应用就业风险评估，引导创新资源向创造就业潜力大的方向倾斜，减少对就业的冲击。”魏凯指出，人工智能的引发就业结构的变化不可避免，但是就业和替代中间存在结构上的差异，一个人下岗并不意味着马上能被培训成为AI训练师，因此要创造包容的发展环境，在社会过渡期对人工智能的到来做好充足准备。
此外，AI发展不是一个国家的责任，要以普惠、包容的姿态，促进国际交流与合作。
“对部分南方国家而言，他们担心会错过AI发展的机会，所以当我国AI技术快速发展的同时，也不能忘记共享技术发展的红利，缩小技术鸿沟。”魏凯表示，我国AI技术走出去，实现国际合作，共享共建人工智能能力，是当今时代互利共赢的选择。
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