吴艳妮：起跑全场最慢因三年前抢跑阴影，但我没被网暴打败

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近日，由中国人工智能学会主办、多家高校与企业联合承办的“2024全球人工智能技术大会”在杭州落下帷幕。本次大会以“智能跃迁：从算法突破到产业落地”为主题，吸引了来自全球30多个国家和地区的2000余名专家学者、企业代表及开发者线下参会，线上直播观看人次突破百万。 大会设置了主论坛、12场专题分论坛以及多场技术工作坊，涵盖大模型、具身智能、AI安全治理、智能制造等前沿议题。在主论坛环节，中国工程院院士、清华大学信息科学技术学院院长戴琼海作了题为《从感知到认知：下一代人工智能的挑战与路径》的主题报告，系统梳理了当前深度学习框架在感知层面取得的进展，并指出认知智能仍面临“常识推理缺失”“跨模态对齐困难”等核心瓶颈。 值得关注的是，多家国内头部科技企业在会上发布了最新技术成果。阿里巴巴达摩院推出了面向科研场景的多模态大模型“玄铁R1”，据现场展示，该模型在材料科学文献理解与实验方案生成任务中表现出色，相关论文已提交至NeurIPS 2024进行同行评审。百度则展示了其“文心大模型4.0”在工业质检场景中的落地案例，通过与某汽车零部件厂商合作，将缺陷识别准确率提升至99.2%。 在“AI安全与治理”分论坛上，中国科学院自动化研究所研究员曾毅强调，随着生成式人工智能能力的快速提升，对其潜在风险的评估与防控必须从“事后补救”转向“全生命周期嵌入”。他透露，其团队正在牵头制定一项面向大模型安全评估的国家标准，目前已完成草案起草并进入公开征求意见阶段。 此外，大会期间还举办了“人工智能创新应用展”，超过80家企业展示了在医疗、教育、交通、能源等领域的AI解决方案。来自浙江大学的参展团队带来了一款基于强化学习的城市交通信号优化系统，据称在杭州市部分路口的试点中，平均通行延误时间减少了18.6%。 大会组委会表示，本届大会共收到学术论文投稿1260篇，经程序委员会严格评审，最终录用386篇，录用率约30.6%。所有录用论文将收录于大会论文集，并由IEEE Xplore收录出版。 与会专家普遍认为，人工智能正从“技术驱动”转向“价值驱动”，如何在高性能与高可信之间取得平衡，将成为下一阶段行业发展的关键命题。 （完）