圆桌对话：抓住技术变革，成就先进生产力丨2024科创大会
2024-12-24 12:27:152024年12月12日，由南方周末主办的第四届科创大会于北京举办，探寻科创在不同行业、企业的发展脉络，为中国经济和社会发展提供动能。会上，由南方周末科创力研究中心主任黄金萍担任主持，围绕“抓住技术变革，成就先进生产力”话题，与广州视睿电子科技有限公司（希沃）软件平台总监刘霄翔、智慧芽数字化解决方案总监吴皓、思图场景CTO汪明浩、南网储能公司党建部副主任黄昉、中科南京智能技术研究院常务副院长尚德龙展开对话，共同探讨行业参与者如何抓住新一轮技术革命，分享技术、产品与产业融合的经验和挑战。 以下为圆桌对话实录，内容有部分删节。 “抓住技术变革，成就先进生产力”主题圆桌，从左至右为：黄金萍、刘霄翔、吴皓、汪明浩、黄昉、尚德龙 如何掌握新技术？ 黄金萍：从软件平台、数字解决方案、AI大模型到情感计算、类脑计算，在数智化的今天，各位都是走在时代前面的、先进技术的掌握者。从个人经历出发，各位是怎样成为率先掌握新技术的人？ 刘霄翔：我的主要工作是负责希沃所有软件产品的设计和研发。快速掌握先进技术，我认为很多东西不是一瞬间抓住的，而是在长期的投入下，刚好时代发展到这个阶段，能够将技术做更多、更好的应用。 以希沃为例，2009年开始做硬件，2013年开始做软件，2015年开始投入AI领域，如在视觉计算、声学、音频等传统AI领域都有投入。所以，在Open AI发布ChatGPT的那个时间点，希沃刚好能够匹配到用户的需求和市场的需求。 从团队来讲，第一个阶段是需要统一思想——让团队整体都认知到AI的重要性，以及当前能够解决什么问题；进而持续地投入，跟着认知去实践。 吴皓：智慧芽是一直致力于知识产权的服务供应商，目前也转型做科创情报AI信息的提供商。从最早的电算化到现在的AI智能化，在这个过程中，我认为首先好奇心和求知欲非常重要，好奇心是大脑的保鲜剂，只有在此驱动下才能跟得上技术迭代；其次，多渠道接受知识信息源，传统的纸质书、电子书、付费知识平台、各类网课，甚至还有短视频；第三，用AI构建个人的知识体系。从各个渠道获取的知识都是离散、发散的，现在最高效的就是利用AI模型，反复交互，各个模型之间做验证，最终构建自己的知识体系，高效且个性化。 汪明浩：思图场景主要是通过情感计算技术相关大模型，让AI能够更加了解人的情感，应用在金融反欺诈、青少年心理健康等场景，这也是教育希望寻找的创新人才。 我们在很多研究中发现，具备顶尖学习能力、创新能力的学生有五大特质：一是自身内生动力有明显的特征；二是在开放性上有所不同；三是具备坚毅的性格；四是智慧，需要基础的生理水平上的支持；五是领导力，能构建一个关系网络。 黄昉：我的身份是储能行业观察者、记录员。个人观察发现，很多AI领域的催生者或新质生产力的锻造者，往往在没有AI的时候也是这个行业的引领者。新型储能在今年才被首次写入了两会《政府工作报告》，实际上国家首个兆瓦级的新型储能电站投运是在2011年，也就是13年前。而我国传统储能抽水蓄能发展历史则更久，我们公司所经营的我国首座大型抽水蓄能电站——广州抽水蓄能电站一期工程于在1993年投产，到现在已经30年了。 尚德龙：中科南京智能技术研究院目前在做的是类脑技术、类脑芯片、类脑计算机以及类脑系统。要掌握先进技术，选择做什么很重要。 人工智能背后需要非常大的算力和能量消耗。从一些统计数据上看到，2012年之前的计算机算力提升，大概每两年翻一倍；2012年之后大概每两个月翻一倍，这样的发展趋势对计算的压力非常大。同时，随着半导体技术“摩尔定律”逐渐失效，行业进入“后摩尔时代”，算力提升也在触达“天花板”。 面对人工智能的发展，我们需要一个新的模式或方式方法。那怎么能够构建一种更加经济、高效的计算方式？我们人脑功耗是20瓦左右，机器则需几百瓦、几千瓦或更高。在这种情况下，我们从模仿生物脑机理开展了类脑的一些探索工作。 如何实现技术、产品与产业融合？ 黄金萍：从去年开始，智慧芽的定义变成了“AI驱动的科技创新和知识产权信息服务商”。新加了“AI驱动的”这几个字，意味着什么？面对不同行业和企业的多样化需求，你们如何构建更加灵活、可定制的信息服务解决方案，以确保服务的针对性和有效性？ 吴皓：加了“AI驱动”，主要出于三个方面的考虑，开始在AI这个赛道进行迭代和创新：第一是战略定位的转变。智慧芽已经发展17年，之前主要做的是知识产权的数据库，提供专利查新和情报检索，这是我们早期的发力点。现在的转变是因为我们在客户服务过程中发现，科技情报、知识产权领域有很多AI赋能的空间。 第二是对数据的深度挖掘。现在智慧芽拥有172个国家和地区的各类数据，包括专利、论文、文献、生物医药情报等，四十亿条海量数据不加以利用就是一种浪费。因此，我们将 AI 的算法、模型和技术架构深度融入到产品体系中，对海量科技情报与知识产权数据做到高效利用，从而对科技创新趋势和知识产权动态进行更准确的预测。第三是改善客户的应用体验。 黄金萍：2024年11月29日，南网储能公司自主研发、中国首个抽水蓄能大模型正式投用，开启了中国近五分之一装机容量的抽水蓄能设备实现深度智能化管理。你们从哪里找到这么多的AI团队，对AI技术的探索和应用是怎么做到如此之快？ 黄昉：南网储能管理抽水蓄能在运的规模，接近全国的1/5，约1028万千瓦，主要分布在粤港澳大湾区和海南自贸港。我们的第三代抽水蓄能人工智能分析平台嵌入了人工智能大模型，首先能够精准识别运维人员语言的指令，其次能理解操作指令，第三可以对整个中台实行自主调用。而研发这个平台和模型的团队是一个柔性团队，由横跨检修、试验、自动化控制等五个部门的30余人组成，其中从事软件开发约12人。 第三代平台投用以后，把以前的运维人员要到现场做试验才能掌握设备的状态，变成线上24小时无差别、无死角的实时监测设备状态，减少机组非必要的停电检修。随着新型电力系统的发展，储能作为能源产供储销中的一环，在电力系统中的作用越来越大。我们估算，减少机组不必要的停电检修以及人工作业而创造的直接经济效益，7座抽水蓄能电站大概一年是3500万元。 黄金萍：尚院长长年专注神经形态智能芯片及计算机系统研究，带领中科南京智能技术研究院在“问天1”类脑超级计算机取得的突破备受瞩目，实现5亿神经元2500亿突触智能规模，较现有计算系统能效提升10倍以上，核心芯片自主可控。这“一鸣惊人天下知”的背后，究竟是一个多少人、花了多长的时间来达成的成果？ 尚德龙：研究院是在2020年4月成立，但整个工作是2019年从原理机开始的。原理机研发成功后，我们开始芯片设计，用FPGA芯片（可通过编程来改变内部结构的芯片），整体时间是不到五年，原理机一点点演化成仿真平台，加速了芯片设计的开发、算法的开发、软件系统的开发。 我们是模仿人脑，基本的单元是神经元和突触，以这个衡量目前应该是国内最大的类脑计算机之一。但类脑计算是一个比较新的赛道，仍有非常多的工作需要深入的探索和挖掘。 黄金萍：很多人对希沃的认知是从硬件开始。从希沃AI智能终端，到希沃教学大模型，赋能智能硬件、教学生态与家庭教育等未来教育全生态链，你们是如何快速抓住“AI+教育”的机会，实现产品和应用落地？ 刘霄翔：教育本身是一个慢行业，老师、学生、教学以及学习的需求没有发生变化，但仍有很多问题没有被解决，现在恰好新的技术能够更好地解决问题。举个例子，中国教研员与老师的比例大概是1∶288，绝大多数的老师上完课得不到任何的反馈，极少课堂能有一排教研员坐在课堂后面来进行课堂观察，但仍没有办法完整地还原整节课。 现在新的技术，用数据化的方式，可以把整节课还原、分析，再通过大模型给老师一些建议，老师上完课后的五分钟，就有一个课堂的“体检报告”，给出问题和建议，老师的能力就能得到提升。与其说抓住机遇，实际上是看到用户的需求，并匹配上恰当的技术。 另一方面，在教育这个垂直行业中有很多特殊性需要考虑，对老师这个群体，AI需要有安全、准确、学科专业性以及普惠等几个特征，这就需要在产品的研发和设计中做非常多的不同思考。如普惠的问题，中国教育数字化的采购模式更多是招投标方式，本地化（端侧化）是非常关键的点，也就是把大模型“塞到”一体机，在控制模型参数的同时还要保持准确性，我们用RAG（检索增强生成技术）、用特殊的SFT（监督微调），做到既便宜又精准。 黄金萍：思图场景从2016年创办开始就是一个AI技术解决方案的供应商，率先将AI技术融入金融业务的流程中。最近两年也在做跨界交叉，转向青少年心理健康领域。在“AI+青少年心理健康”方面你们是怎么做的？ 汪明浩：我们发现，现在学生心理健康问题的数字，是很触目惊心的。2023年中科院心理所发布的数据显示，40%的高中学生有抑郁症风险，有重度风险的学生比例超过10%。然而，现在学校的社会心理健康服务体系并不是特别有效。 我们的“情感计算技术”，不去看孩子主观作答的量表，而是通过他/她的行为动作、肢体语言、语音语调，了解孩子的实际状态、判断是否存在心理问题，同时通过情感大模型提供合适的、足够的情绪支持或疏导。相比于传统只发现问题，这样的体系能发现并解决问题，就能产生实际的价值。 如何在竞争中脱颖而出？ 黄金萍：一家企业/一家研究机构要在行业内实现产品领先、技术领先，通常需要怎样的条件？ 尚德龙：这个问题其实对我蛮有挑战的，我们实际上才刚刚发芽。从行业来讲，类脑计算是一个非常前沿的领域，依赖于不断地创新、发展；同时也需要生态，需要非常多的人参与进来，并能在创新的过程中吸引更多的用户，其中就涉及到我们怎么去做类脑计算机的相关应用以及应用推广，这条路任重道远。 黄昉：对南网储能来说，应该是集约化、专业化、标准化、数字化，要各个专业人才、资源集中，发挥资源整合的最大效力，持续推进自身技术的专业化迭代，保持产品和装备不断向高端化、绿色化、智能化升级，以标准化大范围复制经验成果，以数字化持续为企业生产经营赋能。 汪明浩：我们之前一直想做“小池塘里的大鱼”，找一个细分方向深挖进去，这使得很多创新实际是属于微创新。现在，我们有完全不一样的观点，要找到一个大问题，这个问题可能影响面大或者影响的事情比较关键，再找到大团队去解决，并坚持做下去。 吴皓：智慧芽通过AI算法，帮助企业更好地整合内部知识、捕捉外部信息，实现从传统的线性模式向智能、动态的科创范式的重要转型。在研发创新领域，智慧芽将 AI 算法、模型和技术架构深度融入到产品体系中，对海量科技情报与知识产权数据做到高效利用，从而对科技创新趋势和知识产权动态进行更准确的预测。 在跨境电商领域，智慧芽提供的图像检索API，赋能企业在产品研发初期就能快速定位和检索全球范围内的相似专利，有效降低因侵权可能带来的损失，解决了出海企业困扰多年的难题。 刘霄翔：最重要还是用户，用户的需求是推动企业发展的核心驱动力；第二在技术投入上，需要敢于挑战短期利益和长期利益之间的冲突；第三，我认为是对产品质量的重视，如果一个（产品）AI的能力做不到足够，我们宁可不发布，否则会影响用户的口碑，影响对我们品牌的认知；最后是团队的建设，要清楚需要什么样的人在这个团队里。获取更多RSS：https://feedx.net https://feedx.site
2024年12月12日，由南方周末主办的第四届科创大会于北京举办，探寻科创在不同行业、企业的发展脉络，为中国经济和社会发展提供动能。会上，由南方周末科创力研究中心主任黄金萍担任主持，围绕“抓住技术变革，成就先进生产力”话题，与广州视睿电子科技有限公司（希沃）软件平台总监刘霄翔、智慧芽数字化解决方案总监吴皓、思图场景CTO汪明浩、南网储能公司党建部副主任黄昉、中科南京智能技术研究院常务副院长尚德龙展开对话，共同探讨行业参与者如何抓住新一轮技术革命，分享技术、产品与产业融合的经验和挑战。
以下为圆桌对话实录，内容有部分删节。
“抓住技术变革，成就先进生产力”主题圆桌，从左至右为：黄金萍、刘霄翔、吴皓、汪明浩、黄昉、尚德龙
如何掌握新技术？
黄金萍：从软件平台、数字解决方案、AI大模型到情感计算、类脑计算，在数智化的今天，各位都是走在时代前面的、先进技术的掌握者。从个人经历出发，各位是怎样成为率先掌握新技术的人？
刘霄翔：我的主要工作是负责希沃所有软件产品的设计和研发。快速掌握先进技术，我认为很多东西不是一瞬间抓住的，而是在长期的投入下，刚好时代发展到这个阶段，能够将技术做更多、更好的应用。
以希沃为例，2009年开始做硬件，2013年开始做软件，2015年开始投入AI领域，如在视觉计算、声学、音频等传统AI领域都有投入。所以，在Open AI发布ChatGPT的那个时间点，希沃刚好能够匹配到用户的需求和市场的需求。
从团队来讲，第一个阶段是需要统一思想——让团队整体都认知到AI的重要性，以及当前能够解决什么问题；进而持续地投入，跟着认知去实践。
吴皓：智慧芽是一直致力于知识产权的服务供应商，目前也转型做科创情报AI信息的提供商。从最早的电算化到现在的AI智能化，在这个过程中，我认为首先好奇心和求知欲非常重要，好奇心是大脑的保鲜剂，只有在此驱动下才能跟得上技术迭代；其次，多渠道接受知识信息源，传统的纸质书、电子书、付费知识平台、各类网课，甚至还有短视频；第三，用AI构建个人的知识体系。从各个渠道获取的知识都是离散、发散的，现在最高效的就是利用AI模型，反复交互，各个模型之间做验证，最终构建自己的知识体系，高效且个性化。
汪明浩：思图场景主要是通过情感计算技术相关大模型，让AI能够更加了解人的情感，应用在金融反欺诈、青少年心理健康等场景，这也是教育希望寻找的创新人才。
我们在很多研究中发现，具备顶尖学习能力、创新能力的学生有五大特质：一是自身内生动力有明显的特征；二是在开放性上有所不同；三是具备坚毅的性格；四是智慧，需要基础的生理水平上的支持；五是领导力，能构建一个关系网络。
黄昉：我的身份是储能行业观察者、记录员。个人观察发现，很多AI领域的催生者或新质生产力的锻造者，往往在没有AI的时候也是这个行业的引领者。新型储能在今年才被首次写入了两会《政府工作报告》，实际上国家首个兆瓦级的新型储能电站投运是在2011年，也就是13年前。而我国传统储能抽水蓄能发展历史则更久，我们公司所经营的我国首座大型抽水蓄能电站——广州抽水蓄能电站一期工程于在1993年投产，到现在已经30年了。
尚德龙：中科南京智能技术研究院目前在做的是类脑技术、类脑芯片、类脑计算机以及类脑系统。要掌握先进技术，选择做什么很重要。
人工智能背后需要非常大的算力和能量消耗。从一些统计数据上看到，2012年之前的计算机算力提升，大概每两年翻一倍；2012年之后大概每两个月翻一倍，这样的发展趋势对计算的压力非常大。同时，随着半导体技术“摩尔定律”逐渐失效，行业进入“后摩尔时代”，算力提升也在触达“天花板”。
面对人工智能的发展，我们需要一个新的模式或方式方法。那怎么能够构建一种更加经济、高效的计算方式？我们人脑功耗是20瓦左右，机器则需几百瓦、几千瓦或更高。在这种情况下，我们从模仿生物脑机理开展了类脑的一些探索工作。
如何实现技术、产品与产业融合？
黄金萍：从去年开始，智慧芽的定义变成了“AI驱动的科技创新和知识产权信息服务商”。新加了“AI驱动的”这几个字，意味着什么？面对不同行业和企业的多样化需求，你们如何构建更加灵活、可定制的信息服务解决方案，以确保服务的针对性和有效性？
吴皓：加了“AI驱动”，主要出于三个方面的考虑，开始在AI这个赛道进行迭代和创新：第一是战略定位的转变。智慧芽已经发展17年，之前主要做的是知识产权的数据库，提供专利查新和情报检索，这是我们早期的发力点。现在的转变是因为我们在客户服务过程中发现，科技情报、知识产权领域有很多AI赋能的空间。
第二是对数据的深度挖掘。现在智慧芽拥有172个国家和地区的各类数据，包括专利、论文、文献、生物医药情报等，四十亿条海量数据不加以利用就是一种浪费。因此，我们将 AI 的算法、模型和技术架构深度融入到产品体系中，对海量科技情报与知识产权数据做到高效利用，从而对科技创新趋势和知识产权动态进行更准确的预测。第三是改善客户的应用体验。
黄金萍：2024年11月29日，南网储能公司自主研发、中国首个抽水蓄能大模型正式投用，开启了中国近五分之一装机容量的抽水蓄能设备实现深度智能化管理。你们从哪里找到这么多的AI团队，对AI技术的探索和应用是怎么做到如此之快？
黄昉：南网储能管理抽水蓄能在运的规模，接近全国的1/5，约1028万千瓦，主要分布在粤港澳大湾区和海南自贸港。我们的第三代抽水蓄能人工智能分析平台嵌入了人工智能大模型，首先能够精准识别运维人员语言的指令，其次能理解操作指令，第三可以对整个中台实行自主调用。而研发这个平台和模型的团队是一个柔性团队，由横跨检修、试验、自动化控制等五个部门的30余人组成，其中从事软件开发约12人。
第三代平台投用以后，把以前的运维人员要到现场做试验才能掌握设备的状态，变成线上24小时无差别、无死角的实时监测设备状态，减少机组非必要的停电检修。随着新型电力系统的发展，储能作为能源产供储销中的一环，在电力系统中的作用越来越大。我们估算，减少机组不必要的停电检修以及人工作业而创造的直接经济效益，7座抽水蓄能电站大概一年是3500万元。
黄金萍：尚院长长年专注神经形态智能芯片及计算机系统研究，带领中科南京智能技术研究院在“问天1”类脑超级计算机取得的突破备受瞩目，实现5亿神经元2500亿突触智能规模，较现有计算系统能效提升10倍以上，核心芯片自主可控。这“一鸣惊人天下知”的背后，究竟是一个多少人、花了多长的时间来达成的成果？
尚德龙：研究院是在2020年4月成立，但整个工作是2019年从原理机开始的。原理机研发成功后，我们开始芯片设计，用FPGA芯片（可通过编程来改变内部结构的芯片），整体时间是不到五年，原理机一点点演化成仿真平台，加速了芯片设计的开发、算法的开发、软件系统的开发。
我们是模仿人脑，基本的单元是神经元和突触，以这个衡量目前应该是国内最大的类脑计算机之一。但类脑计算是一个比较新的赛道，仍有非常多的工作需要深入的探索和挖掘。
黄金萍：很多人对希沃的认知是从硬件开始。从希沃AI智能终端，到希沃教学大模型，赋能智能硬件、教学生态与家庭教育等未来教育全生态链，你们是如何快速抓住“AI+教育”的机会，实现产品和应用落地？
刘霄翔：教育本身是一个慢行业，老师、学生、教学以及学习的需求没有发生变化，但仍有很多问题没有被解决，现在恰好新的技术能够更好地解决问题。举个例子，中国教研员与老师的比例大概是1∶288，绝大多数的老师上完课得不到任何的反馈，极少课堂能有一排教研员坐在课堂后面来进行课堂观察，但仍没有办法完整地还原整节课。
现在新的技术，用数据化的方式，可以把整节课还原、分析，再通过大模型给老师一些建议，老师上完课后的五分钟，就有一个课堂的“体检报告”，给出问题和建议，老师的能力就能得到提升。与其说抓住机遇，实际上是看到用户的需求，并匹配上恰当的技术。
另一方面，在教育这个垂直行业中有很多特殊性需要考虑，对老师这个群体，AI需要有安全、准确、学科专业性以及普惠等几个特征，这就需要在产品的研发和设计中做非常多的不同思考。如普惠的问题，中国教育数字化的采购模式更多是招投标方式，本地化（端侧化）是非常关键的点，也就是把大模型“塞到”一体机，在控制模型参数的同时还要保持准确性，我们用RAG（检索增强生成技术）、用特殊的SFT（监督微调），做到既便宜又精准。
黄金萍：思图场景从2016年创办开始就是一个AI技术解决方案的供应商，率先将AI技术融入金融业务的流程中。最近两年也在做跨界交叉，转向青少年心理健康领域。在“AI+青少年心理健康”方面你们是怎么做的？
汪明浩：我们发现，现在学生心理健康问题的数字，是很触目惊心的。2023年中科院心理所发布的数据显示，40%的高中学生有抑郁症风险，有重度风险的学生比例超过10%。然而，现在学校的社会心理健康服务体系并不是特别有效。
我们的“情感计算技术”，不去看孩子主观作答的量表，而是通过他/她的行为动作、肢体语言、语音语调，了解孩子的实际状态、判断是否存在心理问题，同时通过情感大模型提供合适的、足够的情绪支持或疏导。相比于传统只发现问题，这样的体系能发现并解决问题，就能产生实际的价值。
如何在竞争中脱颖而出？
黄金萍：一家企业/一家研究机构要在行业内实现产品领先、技术领先，通常需要怎样的条件？
尚德龙：这个问题其实对我蛮有挑战的，我们实际上才刚刚发芽。从行业来讲，类脑计算是一个非常前沿的领域，依赖于不断地创新、发展；同时也需要生态，需要非常多的人参与进来，并能在创新的过程中吸引更多的用户，其中就涉及到我们怎么去做类脑计算机的相关应用以及应用推广，这条路任重道远。
黄昉：对南网储能来说，应该是集约化、专业化、标准化、数字化，要各个专业人才、资源集中，发挥资源整合的最大效力，持续推进自身技术的专业化迭代，保持产品和装备不断向高端化、绿色化、智能化升级，以标准化大范围复制经验成果，以数字化持续为企业生产经营赋能。
汪明浩：我们之前一直想做“小池塘里的大鱼”，找一个细分方向深挖进去，这使得很多创新实际是属于微创新。现在，我们有完全不一样的观点，要找到一个大问题，这个问题可能影响面大或者影响的事情比较关键，再找到大团队去解决，并坚持做下去。
吴皓：智慧芽通过AI算法，帮助企业更好地整合内部知识、捕捉外部信息，实现从传统的线性模式向智能、动态的科创范式的重要转型。在研发创新领域，智慧芽将 AI 算法、模型和技术架构深度融入到产品体系中，对海量科技情报与知识产权数据做到高效利用，从而对科技创新趋势和知识产权动态进行更准确的预测。
在跨境电商领域，智慧芽提供的图像检索API，赋能企业在产品研发初期就能快速定位和检索全球范围内的相似专利，有效降低因侵权可能带来的损失，解决了出海企业困扰多年的难题。
刘霄翔：最重要还是用户，用户的需求是推动企业发展的核心驱动力；第二在技术投入上，需要敢于挑战短期利益和长期利益之间的冲突；第三，我认为是对产品质量的重视，如果一个（产品）AI的能力做不到足够，我们宁可不发布，否则会影响用户的口碑，影响对我们品牌的认知；最后是团队的建设，要清楚需要什么样的人在这个团队里。
