張亞勤院士：AI大模型引領未來十年產業變革，五大趨勢推動智能產業跨越式發展
（原標題：張亞勤院士：AI大模型引領未來十年產業變革，五大趨勢推動智能產業跨越式發展）
2024年6月6日，“太湖對話：人工智能+”暨清華大學無錫研究院智能產業創新中心成立儀式圓滿舉辦。中國工程院院士、清華大學智能產業研究院（AIR）院長張亞勤院士在現場發表了題爲《人工智能發展的一些觀點》的主旨演講，深入探討了AI大模型的發展趨勢、AI發展的五個觀點、無人駕駛的未來前景以及AI發展治理的五個建議，爲智能產業的未來發展提供了重要判斷。
張亞勤表示：“生成式人工智能帶來巨大的產業機遇，大模型這一趨勢將重塑現有的技術應用生態，就像PC時代的Windows和移動時代的安卓一樣，成爲人工智能時代的操作系統。”
張亞勤院士首先提出了AI大模型的五大發展方向，包括多模態智能、自主智能、邊緣智能、具身智能和生物智能。其中，多模態智能，可以結合語言、文字、視頻、激光雷達點雲乃至生物信息等，進行全面和深度的智能分析，實現多尺度、跨模態的智能感知、決策和生成；自主智能，是結合大模型所開發出能夠自主規劃任務、編寫代碼、調動工具、優化路徑的智能體，實現高度的自我迭代、升級和優化；邊緣智能是將大模型部署到邊緣設備端，如AI PC、 AI手機、AI電視等，實現高效率、低功耗、低成本、低時延的處理和響應；具身智能，也稱爲物理智能，是將大模型應用到無人車、機器人、無人機、工廠、交通、 通訊、電網、電站和其他物理基礎設施，提升其自動化和智能化水平；生物智能，是將大模型應用到人腦、生命體、生物體裡，實現大模型與生物體的連結，並最終實現信息智能、物理智能和生物智能的融合。他強調，這些方向將成爲未來技術發展的關鍵，推動人工智能與各行各業的深度融合。
對於AI的發展趨勢，張亞勤院士特別提出了他的五大觀點。他認爲，大模型和生成式AI在未來10年內將成爲主流技術和產業路線；基礎大模型與垂直大模型、邊緣模型的結合，以及開源與商業模型的並存，將形成新的產業生態。同時，他還提到了Token-based（統一表徵）和Scaling Law（規模定律）的重要性。其中，Token-based方法是通過將文本和其他類型的數據統一編碼爲Token，使得模型能夠處理不同形式的輸入；而Scaling Law則揭示了模型規模與性能之間的關係，表明隨着模型參數和數據規模的增加，模型的表現會顯著提升。此外，他還預測了新算法體系出現的可能，“未來5年內，我們會在AI技術架構上有大的突破，當前主流的AI技術框架Transformer、Diffusion、AR等，很可能在未來五年內被新技術所顛覆。”
在關於大模型邁向通用人工智能（AGI）的時間上，張亞勤表示，（AGI）不會在短短一兩年間實現，可能要在十五到二十年時間可以達到。其中，預計五年內在語言智能上通過“新圖靈測試”，到十年後，在具身智能上通過“新圖靈測試”，到二十年後，在基於腦機接口的生物智能上通過“新圖靈測試”。
關於無人駕駛技術的未來發展前景，張亞勤院士也同樣提出了個人的五大觀點。第一，無人駕駛將是未來五年內最大的物理（具身）智能應用，並且有望成爲第一個通過“新圖靈測試”的具身智能系統。高於人類駕駛10倍安全性和更具有人性化體驗的駕駛能力，有望使得完全無人化的無人駕駛系統達到人類老司機和好司機的水平。第二，大模型和生成式AI在提升L4級別自動駕駛系統的泛化能力方面將發揮關鍵作用。其中，生成式AI可以結合真實數據生成高質量Corner Case數據，同時填補Corner Case中場景仿真、模擬不足的問題以解決感知長尾的問題，以及提升自動駕駛系統常識推理的能力。第三，自動駕駛技術將整合多模態傳感器數據（如視覺、激光雷達等），採用端到端訓練，實現雲端大模型與車端實時精確模型的協同工作。第四，未來的自動駕駛技術將以單車智能爲主，車-路-雲協同工作，確保安全冗餘，輔助智能交通。第五，2025年將成爲無人駕駛的“ChatGPT時刻”，2030年無人駕駛成爲主流，預計有10%的新車具備L4級別的自動駕駛能力。
最後，在AI發展治理方面，張院士提出了五個具體的建議，包括建立分級體系、ID實體映射、10%+的安全風險投資、設立紅線和邊界，以及國際溝通合作和協調機制。他呼籲必須建立起完善的人工智能治理體系，確保AI技術的安全性、可控性和倫理性。
通過這場“太湖對話”論壇，張亞勤院士不僅爲智能產業的發展趨勢和應用前景提供了深刻的見解，也預見性提出人工智能技術倫理和安全問題的解決思路，同時也爲AI技術的未來發展提出了清晰的方向指引。
清華無錫研究院智能產業創新中心（AIR+IC）的成立，標誌着無錫在人工智能領域的跨越式發展。相信在張亞勤院士的領導下，依託清華AIR在人才與科研上的優勢，無錫將成爲全球智能產業的領跑者，有望成爲具有全球影響力的人工智能經濟典範區域，以及具有國際領先優勢的人工智能經濟示範高地。