图灵汇官网

导读

《AI daily》是由财联社和科创板日报联合推出的深度报道栏目，聚焦国内外人工智能及大模型领域的优秀企业和人物，展示AI技术在各行各业的应用和思考。本期“Insight·AI锋线”介绍了IDEA研究院创院理事长、美国国家工程院外籍院士沈向洋。

沈向洋：推动AI技术的前沿探索

沈向洋，一位杰出的计算机科学家和人工智能专家，他在国内外享有盛誉。沈向洋出生于江苏镇江溧水县，他的求学之路始于“牛棚小学”，随后进入南京工学院和香港大学深造。1996年，他在卡内基梅隆大学获得了机器人专业的博士学位，该论文被认为是世界上最早关于将照片转换为虚拟现实的研究之一。

1998年，微软中国研究院成立时，沈向洋应邀加入，并在2004年担任院长。2013年，他晋升为微软全球执行副总裁，负责指导公司的技术战略。沈向洋领导研发了微软的小冰聊天机器人，这项成果使他在业界声名鹊起。2017年，他当选为美国国家工程院外籍院士，2019年宣布离开微软，转而担任香港科技大学校董会主席。

2021年，沈向洋作为创院理事长成立了粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院）。IDEA研究院致力于人工智能和数字经济的研究与产业化应用，得到了社会各界的高度期待。IDEA研究院吸引了大量顶尖科学家，沈向洋特别强调加入IDEA的人才应具备“科学家头脑、企业家素质和创业者精神”。

AI技术的前沿探索与实践

在上周举行的IDEA2024大会上，沈向洋主持了一场涵盖人工智能、低空经济等多个领域的成果发布会。他分享了对人工智能的最新见解，特别是关于算力和合成数据的重要性。

算力的重要性

在人工智能领域，算力已成为核心竞争力之一。沈向洋提到，“讲卡伤感情，没卡没感情”，形象地描述了算力在当前科技竞争中的关键作用。随着大模型的兴起，算力需求呈指数级增长。以GPT系列为例，GPT3需要2T数据，GPT4需要12T至20T数据，预计GPT5将需要200T数据。英伟达的H100芯片在这一竞争中占据重要位置，沈向洋甚至说，“今天拿到英伟达的卡，你已经成功了一半。”

合成数据的潜力

当前大模型的数据需求巨大，现有的互联网数据难以满足。沈向洋认为，合成数据将成为未来发展的关键。合成数据不仅可以缓解数据短缺问题，还可以为多模态应用提供丰富的训练资源。例如，1万亿数据相当于500万本书或20万张高清照片，这为多模态模型的训练提供了重要支持。

AI For Science的必要性

沈向洋强调，AI For Science是当前最重要的任务之一。他认为，无论是在科学研究还是产业应用中，推动大模型技术的落地至关重要。他举了今年诺贝尔物理学奖和化学奖的例子，进一步说明了AI在科学研究中的重要性。

IDEA研究院在大模型领域取得了显著成果，特别是在化学大模型、学术大模型、营销大模型等方面。这些成果展示了IDEA在特定领域的技术实力和创新能力。此外，IDEA还与美团、比亚迪等企业合作，在无人机智能技术、工业机器人智能化等领域展开探索。

低空经济的发展与安全

沈向洋在IDEA大会上发布了《低空经济发展白皮书3.0》，提出了低空经济发展的四大原则：应用为王、政府为主、技术为底、安全至上。他还详细解释了构建低空经济安全体系的必要性和紧迫性，提出了“四张网”概念：设施网、航路网、空联网和服务网，以保障低空经济的安全、效率和成本。

人工智能的未来展望

在人工智能快速发展的今天，沈向洋呼吁行业关注AI治理问题。他认为，AI技术的发展不仅应追求经济增长，更应关注其对人类福祉的影响。沈向洋强调，人工智能的发展必须兼顾技术进步和社会公平、伦理道德等方面的平衡。

（科创板日报记者 毛明江 黄心怡）