17场特邀报告、167场专题论坛……中国计算机大会透视了哪些行业新动向？

川观新闻记者 高杲/文 郝飞/图

10月21日至24日，第二十三届中国计算机大会在成都举行，这也是中国计算机大会创办23年来，首次来到四川、落地成都。

本届大会以“数聚驱动·智算未来”为主题，围绕AI基础模型、机器人与具身智能、智能体、AI4S等主题板块，设置了17场特邀报告、3场大会论坛、167场专题论坛与40余场专题活动，同期，还举办CCF计算机展览会，共吸引了上万名计算机领域专业人士参加。

第二十三届中国计算机大会开幕式现场

“常规学术会议回答的是‘我们做了什么’，本届大会要作答的则是‘我们该往哪里走’。”大会主席、中国科学院院士冯登国说，当前数据作为新型生产要素，正深度融入经济社会发展全过程，智能计算正以前所未有的广度和深度重塑科学研究范式和产业发展格局，活动将以前沿报告展示最新突破、以思辨探讨发展路径，呈现出一场贯通学术前沿与产业未来的思想盛宴。

算力打响“升维战”，物理AI走进真实世界

“随着智能体蓬勃发展，激发了更大推理算力需求，算力基础设施正朝着集约化、规模化、多元融合方向演进。”开幕式上，曙光信息产业股份有限公司（以下简称“中科曙光”）高级副总裁李斌说，人工智能正在从内容生成走向任务执行，催生了算力需求爆发式增长，算力基础设施也从比拼单机性能转向系统工程。

一场算力“升维战”正在打响。活动现场记者发现，这场“升维战”呈现出两条愈发清晰的产业演进路径：一种是以硬件厂商为代表，将算力基础设施的竞赛推向新的性能高峰；另一种则是模型和应用厂商，目光从技术参数转向了商业场景的深度落地。

“这是我们打造的十万卡AI超集群。”中科曙光展台工作人员谷春雨介绍，所谓十万卡AI超集群，就是将十万张AI加速卡高速互联，提升算力能力，让其既能用于高精度的科学计算，也能适配超大模型的训练和推理。

如果说对极致性能的追求定义了算力竞赛的高度，那么对不同应用场景的深度理解，则决定了这场竞赛的广度。

“不同场景的算力需求正在分化。”北京并行科技股份有限公司市场总监刘芳说，如果把算力基础设施比作“发电厂”，那么用户想用更高性能、更具性价比的产品，还需要电力调度系统。“我们的一项重要工作，就是利用算力选型技术，为不同应用场景提供高性价比的服务方案，让算力变得更好用。”

如今的AI看起来“无所不能”，能写深奥论文、复杂的代码，做出顶级画面，但一旦走进真实世界，进行规模化推广却面临难题，一个重要的原因，是它缺乏对物理世界的理解。

“想要AI走出荧幕，走向现实世界，需要物理AI技术突破。”多位受访者提到，人之所以能够预测杯子会掉落、门往哪边开，是因为我们脑子里面构建了一个“世界是怎么运作”的模型，如果AI也有一个类似的模型，能够观察世界、预测世界、进行推演并行动，它将发挥更大的价值，这个模型就是世界模型。

将“视觉、多模态与世界模型”进行了合并升级，是本届大会的一大特点。

“这体现了该方向的新趋势。”大会相关负责人介绍，想要观察世界，需要视觉技术突破，提取作出决策的特征信息；预测世界则要用到记忆模块技术，建立运行的物理规律；学习和行动则和控制模块有关，找出最佳策略，并变为相应的行动。

“世界模型的发展，将推动具身智能机器人加速走向真实世界。”北京大学博雅特聘教授田永鸿说，世界模型可以通过学习世界运行规律，在虚拟环境中预测不同动作产生的结果，减少在现实中反复试错的需求，不断增强机器人的现实作业能力。

活动现场

既深度融入生产生活，又重塑了科学范式

随着“人工智能+”发展，AI正加速赋能千行百业。本届大会的另一大特点，就是第一次将“AI+行业”纳入到专题方向。

AI+教育、AI+医养、AI+工业、AI+交通……一场场专业论坛，传递出一个明显的信号：人工智能正在告别参数比拼和技术炫技，一头扎进产业的“深水区”，开启将技术转化为商业价值的探索。

“在岩矿识别上，传统人工鉴定需要2至3年经验，日均才能处理10多张片子，准确率在85%左右。”四川省自然资源数字科技有限责任公司首席技术官樊启武说，通过训练后的人工智能，日均能处理上千甚至上万张片子，准确率提升至93%。“目前，企业主导研发矿山大模型探矿环节已在十余家单位应用。”

现场逛展，这种感受同样明显。不用驾驶人员，汽车自己就能驾驶，在滴滴自动驾驶展台，一辆颇具科技感的无人驾驶汽车吸引了不少人的注意。

“它不仅可以无人驾驶，还可以根据你的乘坐需求，自动调节空调、设置氛围灯等。”展台工作人员介绍，他们给汽车装上了“眼睛”和“耳朵”，能够感知周边车辆、行人、道路信息等环境，还能通过“大脑”，对搜集的信息进行分析处理，为自动驾驶决策提供支撑。

“AI可不可以帮我修改简历”“它能不能告诉我应该应聘什么岗位”……在千问展台的“秋招工作台”前，围满了年轻观众，他们希望通过人工智能技术，提升求职效率。

“它不仅可以优化简历、匹配岗位等具体工作，还可以整合各地求职信息，提供可视化的‘作战看板’。”展台工作人员说，有哪些岗位在招人、与岗位的匹配度有多高、怎么优化自己求职路，AI都可以帮你定制。

除了融入生产生活，人工智能还重塑了科学范式。“人工智能不只是一个辅助工具，也是我们的‘科研伙伴’。”四川大学教授章毅说，人工智能相当于给科研人员配备了一个“工作助理”，参与提出问题和假设、设计与执行实验、分析证据与修正等环节，实现了从“经验驱动”到“计算驱动”的跨越。“过去我们想要得到一个答案，用的是试错法，不断试错—调整—再试错，现在算法自己就可以做实验。”

划定安全界限，让智能体既能干活又不“烧心”

与传统聊天机器人不同，智能体不仅能够回答问题，还能自主规划任务、调用工具，甚至独立执行业务流程。但新问题随之而来：如果智能体突破既定权限，甚至做出违背人类预期的行为，该由谁来负责？又该如何为越来越自主的智能体划定安全边界？

活动现场，一个问题被反复讨论：我们如何安全放心地使用AI？

“传统的安全体系主要保护数据库、接口、文件等‘客体’，而智能体成为了能够自主决策和行动的‘新型主体’。”CCF计算机安全专委会副主任委员于锐说，这意味着它既拥有身份和权限，也可能因为幻觉、提示注入、意图偏离等原因产生不合理行为，有时候哪怕身份合法的智能体，也不代表着行为一定合理。

在于锐看来，这既需要给智能体制定“身份证”，也要发放“工作证”，让安全系统知道它是谁、代表谁、能访问什么，又要看清它为什么行动、正在做什么，只有把身份、权限、意图和行为贯通起来，才能让智能体真正做到可信、可控、可追溯。“‘工作证’的好处，是按照具体任务给予智能体最低限度权限，并在任务结束后及时收回，避免一次授权、长期使用。”

有了身份和权限，并不意味着智能体就足够安全。“随着智能体不断学习、演化，安全治理也不能停留在上岗前的一次评测，还要贯穿运行全过程。”上海人工智能实验室主任助理、领军科学家胡侠说，就像“病人”看病一样，当他不舒服找医生治疗的时候，医生不仅要进行治疗，还要深度挖掘生病的原因，通过病因找出病理，为以后可能发生的衍生问题进行防范。

“除了单个智能体，也要防范多个智能体带来的风险。”华为网络安全与隐私保护部副部长肖亚军说，目前智能体正加速进入办公、金融、生活服务等场景，不同智能体会协同行动，让风险进一步复杂化。同时，这些智能体还会在环境中进行长期进化。“这意味着我们的安全治理也需要持续跟进，要建立全生命周期的风险管理。”

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