21世纪经济报道见习记者崔文静实习生陈惜源北京报道　　ChatGPT的问世带火了人工智能。中信智库专家委员会主任、中信建投证券研究所所长武超则认为，人工智能将带来一场产业变革，变革的量级之大可与PC互联网、移动互联网相比拟。　　未来，人工智能将如何影响我们的生活与工作？它会成为工作的帮手还是对手？能够制定旅行规划的私人“小秘书”会出现吗？　　在中信智库7月6日首次发布的人工智能领域研究成果《人工智能十大发展趋势》中，这些问题得到了解答。具身智能、大模型的B端应用、数据中心的AI变革等同样得到了展望。武超则就发展趋势进行了详细解读。　　虚拟边界被逾越具身智能将成为AI发展新形态　　人工智能的能力进阶版——具身智能，正在为业内人士探讨。在《人工智能十大发展趋势》中，“逾越虚拟边界：具身智能成为AI发展新形态”被列为趋势之一。　　何为具身智能？　　具身智能是可以和物理世界进行感知交互，并具有自主决策和行动能力的人工智能系统。具身智能中的智能体能够以主人公的视角感受物理世界，通过与环境产生交互并结合自我学习，从而产生对于客观世界的理解和改造能力。　　斯坦福大学教授李飞飞将具身智能列为计算机视觉未来的关键发展方向，并将其称之为人工智能研究的“北极星”。现阶段来看，谷歌推出RoboCat大模型，英伟达推出Nvidia VIMA，具身智能已经成为AI龙头企业竞相争夺的高地。　　武超则认为，通用人工智能与机器人产业正处在快速发展、互相融合促进的战略机遇期，作为两大领域交叉的核心应用，具身智能有望在未来取得快速发展。具身智能将促使智能体具备自主规划、决策、行动、执行等能力，实现人工智能的能力进阶。　　通用人工智能途径明晰脑机接口创造新交互方式　　“我们正处于狭义人工智能相对成熟、通用人工智能曙光乍现的阶段，目前以GPT-4为代表的自然语言大模型被认为是通往通用人工智能的重要潜在路径。”武超则表示。　　“大模型智慧火花：走向通用人工智能的途径愈发明晰，脑机接口创造新的交互方式。”，被认为是人工智能的另一重要趋势。　　狭义人工智能是指当下已取得显著进展但局限特定领域的人工智能，如语音识别、机器视觉等。　　通用人工智能简称AGI，是指具有像人类一样的思考能力，可以适应广泛的领域并解决多种问题的机器智能，AGI是人工智能研究的重要目标之一。　　OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman) 表示，AGI时代可能很快就会到来，未来十年内行业可能会拥有超强的AI系统。　　《人工智能十大发展趋势》认为，人类与人工智能之间的沟通方式也在不断升级，脑机接口有望成为下一代人机交互方式。当前，脑机接口技术正在突破人类的生理界限，不仅为残障人士提供了前所未有的可能性，而且有望成为下一代的人机交互方式。　　改写劳动力市场的未来　　人工智能会导致失业吗？它会成为我们的工作竞争对手，还是得力助手？　　“大模型的深远影响：改写劳动力市场的未来、重塑科研范式”被视为人工智能的另一趋势。　　大语言模型对劳动力市场结构的影响深远而复杂。据OpenAI联合宾夕法尼亚大学的研究报告预测，约80%的美国劳动力可能有至少10%的工作受到大语言模型的影响。　　大语言模型的应用带来劳动力市场结构的调整和变化。《人工智能十大发展趋势》认为，短期而言，大语言模型可能替代部分低技能或重复性工作；中期来看，大语言模型也将创造新的人工智能相关就业机会；长期来看，大语言模型的应用将会深度改变各行业的工作模式和商业模式，让企业的组织架构更加扁平化和小型化。过程中需要个人和企业去积极适应，发展人类独有的创新、协作和社交等能力，与人工智能共同进化。　　与此同时，AI与前沿科学的结合展现出了巨大潜力，可显著降低前沿科技研究中的智力成本并提升研究效率。生命科学、气象预测、数学、分子动力学等前沿科学均得到了人工智能的广泛助力，AI for Science将带来科研范式的变革和新的产业形态。　　大语言模型将成为个人智能助理　　人工智能在对工作带来挑战和机遇的同时，也将为生活带来诸多便利，比如，具有私人“小秘书”性质的个人智能助理或将成为生活好帮手。　　“大模型C端角色：个人智能助理与新一代的流量入口”被视为人工智能的又一重要趋势。　　武超则提到，大语言模型将成为个人智能助理。大模型目前具备接入互联网、进行内存管理等能力，通过目标任务自动拆分、计划制定、计划实施等方式，能够自主完成用户的需求，成为每个人的智能助理，如制定旅行计划并进一步预定宾馆和餐饮。　　与此同时，大模型正在成为新一代的流量入口。GPT-4正在逐步开放插件功能，通过底层模型连接第三方应用，从而构建丰富的生态系统。　　GPT-4自插件功能开放以来，目前已经接入超过500个插件（其中包括教育、金融等场景）。随着大模型能力的不断增强以及插件生态的不断丰富，大模型有望成为新一代的人机交互方式以及流量入口，2023年5月OpenAI官网访问量为18.6亿次，是全球第19名次的互联网访问IP。多模态模型加速文本、图像和视频融合　　“多模态模型能够处理视觉信息、文本信息、听觉信息等多元化数据，能够对不同表现形式的信息进行融合理解，是人工智能全面理解真实世界的重要一步。未来模型将面对更加复杂多样化的交互场景，更加注重各种形式的信息融合。”武超则提到。　　“统一未来：多模态模型加速文本、图像和视频融合。”亦被视为人工智能的未来趋势。　　多模态模型是什么？　　多模态模型能够处理视觉信息、文本信息、听觉信息等多元化数据，可以对不同表现形式的信息进行融合理解，进一步提升大模型的迁移学习能力，是人工智能全面理解真实世界的重要一步。　　目前，文本、语音、图片等单模态人工智能模型已经相对成熟，大模型正在朝着多模态信息融合的方向快速发展。从CLIP的诞生再到GPT-4的图像处理能力，图文多模态技术已经取得了显著的进步。大模型不止满足文字和图像，开始向着音频、视频等领域拓展。　　在武超则看来，未来模型将面对更加复杂多样化的交互场景，更加注重各种形式的信息融合，多模态技术将在智能家居、智慧城市、医疗诊断、自动驾驶等方面打开全新的应用空间。　　高质量数据提升模型性能向量数据库赋能数据管理　　“数据的力量：高质量数据提升模型性能，向量数据库赋能数据管理”系人工智能的另一趋势。　　深度学习的进步建立在以更大的模型处理海量数据基础之上。GPT-1模型从1.17亿参数上升至GPT-3的1750亿参数，模型效果取得了显著突破，同时还有能力的涌现。但是模型参数量的增大带来算力需求的激增，模型架构和参数量提升带来的收益正处于递减状态。　　阿伯丁大学、麻省理工大学等研究机构的一项研究显示，高质量的语言数据将在2026年耗尽，低质量的语言数据和图像数据将分别在2030 -2050年、2030 -2060年间枯竭。　　以数据为中心的人工智能更加专注于数据的价值，进一步推动AI模型的性能突破。斯坦福大学吴恩达教授提出二八定律：80%的数据+20%的模型=更好的AI。以数据为中心的策略可以解决数据样本不足、数据偏差等问题，高质量数据集成为推动模型性能进一步提升的关键要素，高质量的数据处理、数据标注服务以及完善的数据收集和评估体系的价值将进一步凸显。　　智算中心成为关键基础设施　　《人工智能十大发展趋势》认为，“数据中心的AI变革：智算中心成为关键基础设施”亦为人工智能的未来趋势。　　云计算是当前重要的AI算力提供方案，AI服务器市场获得迅猛发展。根据TrendForce数据，2022年全球AI服务器的出货量占整体服务器比重约1%，随着大模型训练侧和推理侧的需求爆发，AI算力资源需求预计将呈指数增长。根据IDC数据，预计未来5年中国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%，全球价值万亿美金的数据中心存量市场将从通用计算逐步过渡向AI计算。　　武超则介绍道，云计算正从CPU为中心的同构计算架构向以CPU+GPU/NPU为中心的异构计算架构深度演进。预计大模型带来的GPU存量空间将从2023年的277亿美金上升至2025年的1121亿美金，以GPU为代表的AI计算资源中短期将处于供不应求的状态。　　随着专有领域的计算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，芯片的多样性和生态丰富性将不断提升。部分头部互联网厂商将着力推进AI芯片的自主研发，如谷歌着力打造专注深度学习的TPU，同时不断丰富其AI生态布局。　　大模型B端应用：专业数据与成本驱动行业模型百花齐放　　专业数据与成本驱动行业模型百花齐放，是人工智能在B端应用的又一大趋势。　　数据壁垒带来企业端大模型百花齐放。《人工智能十大发展趋势》提到，通用大模型可以帮助用户解决一般性问题，而当企业需要处理其特定行业的数据和任务时，往往需要针对其行业数据库来对基本模型进行微调，垂直行业的特性和需求不尽相同，因此大模型的应用也呈现出多样化的趋势。　　B端应用出于对模型的经济性考量，未来将呈现阶梯式、差异性需求。大模型在垂直领域的商业化落地对模型的运行成本更为敏感，模型的推理成本与模型的参数量多少密切相关，需要不同参数规模的大模型组成多层次的产品组合，从而在不同场景下实现最佳的经济性，进一步提升大模型的丰富度。大模型轻量化：降低应用成本、带动端侧算力发展　　“大模型轻量化：降低应用成本、带动端侧算力发展”亦为人工智能的趋势之一。　　在武超则看来，随着大模型小型化、场景化需求增加，同时出于对AI应用的经济性、可靠性和安全性考量，部分场景的推理将逐步从云侧扩展向端侧，带动端侧算力需求的进一步提升。　　目前多个大模型都已推出“小型化”和“场景化”版本。5月23日谷歌发布的PaLM-2大模型，其中最轻量版本“壁虎”可在移动端运行，运行速度快且支持离线操作，其他多个大模型也都有其对应的小参数版本。　　大模型端侧应用布局不断加速。根据武超则介绍，端侧算力正在快速发展过程中，高通通过量化、编译和硬件加速进行优化，使Stable Diffusion能在搭载第二代骁龙8移动平台的手机上运行。高通在微软Build2023开发者大会上展示了最新的端侧AI能力以及在下一代Windows 11上开发生成式AI的工具，并表示未来几个月大语言模型有望在端侧运行。　　AI可解释性亟待增强监管紧迫性日益凸显　　在人工智能的快速发展中，AI在带来应用便利性的同时，也可能引发数据隐私、算法偏见、AI伦理等一系列问题。因而，“治理与技术的平衡：AI可解释性亟待增强，监管紧迫性日益凸显”被列为人工智能的第十大趋势。　　武超则表示，从技术角度来看，可以通过可解释AI等技术手段增强AI的可信度。可解释AI使人工智能的决策过程透明化，增加输出内容的可理解性和可信任度，对于构建用户对AI系统的信任、提升系统的有效性、应对潜在的伦理问题都至关重要 。　　从规范角度来看，各国政府也都已经开始采取行动，制定和执行各种AI政策和法规。　　2021年11月，联合国发布《人工智能伦理问题建议书》，提出发展和应用人工智能要体现出四大价值，即尊重、保护和提升人权及人类尊严，促进环境与生态系统的发展，保证多样性和包容性，构建和平、公正与相互依存的人类社会。　　今年4月，我国网信办出台《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，明确了生成式人工智能的定义，从明确条件要求、划定责任主体、形成问题处理机制、明晰法律责任几个方面为行业划定底线。　　欧盟、美国、英国也于年内发布人工智能监管相关新规范。（文章来源：21世纪经济报道）
文章来源：21世纪经济报道
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原标题：个人智能助理将出现 劳动力市场被改写？《人工智能十大发展趋势》全新发布
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发布时间：2023-07-04 23:46:06教育部认证重点扶持的七个专业近几年，国家对于未来发展的战略布局越发重视，因此也就需要有更多的高素质人才参与其中。作为高等教育的缔造者，教育部也在积极地为各地大学学生提供更多更好的培训条件。教育部近期对于七个专业进行了认证并予以重点扶持，学生们可放心报考。1、机器人工程专业随着中国制造业对于智能化生产的需求不断提高，机器人产业已经成为朝阳产业之一。据国家发布的《中国制造2025》规划，机器人产业有望创造数万亿美元的市场。在全国各地高校中，机器人工程专业成为了不少学生的首选。该专业培养自动化、机械、互联网等相关领域的专业技能人才，解决自动化机械和工业机器人研发领域中的技术难题。由于该领域的发展速度非常快，学生在学习机器人工程专业时也要时刻关注新技术新发展。2、集成电路设计与集成系统专业集成电路设计与集成系统专业是电子信息工程领域的一个非常重要的分支，该专业有助于解决芯片领域的现有“瓶颈”问题。目前，中国的大部分高端芯片都需要从国外输入，该专业的研究成果和技术应用能够对我国芯片产业的发展做出有力的贡献。学生在学习本专业时，需要具备扎实的电子技术基础，且具备创新思维能力和实践能力。3、微电子科学与工程专业微电子科学与工程专业是电子信息领域里的另一个分支，与集成电路设计专业类似，也与芯片的生产相关。微电子学又叫半导体器件研究，解决集成电路的基本原理、设计方法和基本技能。在我国，半导体的产业地位日益重要，如果学生希望在芯片领域里拥有一席之地，那么该专业是不二之选。4、遥感科学与技术专业随着国家对于环保和资源管理方面的需求越来越多，遥感科技的应用也就变得越来越重要。遥感科学与技术专业是一个集合微电子、计算机技术、空间技术等多种技能的学科，是国家重点研发的一个领域。本专业学生需要深入了解各大遥感设备的差异，并掌握各式各样的遥感处理技巧。遥感科学与技术专业毕业生将会引导、参与未来各行各业对于遥感技术的实际应用。5、新能源材料与器件专业随着环保意识不断提高，新能源技术已经成为一种热门的技术发展方向。新能源材料与器件专业提供了向这个行业深入发展的通道。该专业能够培养具备新能源材料开发以及相关器件生产制造技术的专业人才。在这个领域中，毕业生可以直接在新能源行业或相关工业中寻求就业机会。6、眼视光医学专业眼视光医学专业属于医学领域下面的一种细分专业，近年来凭借高质量的教学质量以及优秀的学科平台得到了广泛的关注。学生在学习眼视光医学专业时将学习各种眼部疾病的检查与治疗方法，拥有了更加深入的眼部医学知识，毕业生可以担任视光师、眼科诊所医生等职业。此外，眼视光医学专业还有一个非常显著的特点，就是在检查神经系统的时候也能够涉及视觉领域。相对于普通医学专业，眼视光医学专业可以拥有更丰富的工作机会。7、数据科学与大数据技术随着互联浪潮的不断涌现，一个新的行业领域也正在应运而生：大数据。数据科学与大数据技术的专业人才是应对大数据时代重要的保障。该专业主要学习数学、计算机程序设计、大数据分析等课程。在全国各行各业中，相关企业对于数据科学与大数据技术的需求量越来越大，因此毕业生就业前景十分广阔。如何选择适合自己的专业选择适合自己的专业是一件比较困难的事情，很多学生会面临这个难题而不得不寻求各种建议。那么，如何选择合适自己的专业呢？1、了解自己的兴趣爱好很多人都相信这一句话：兴趣是最好的老师。选择一个适合自己的专业需要考虑自己的兴趣爱好，尽可能选择一个自己感兴趣的方向，这样在学习时会更加投入，更加主动地学习。2、考虑未来的就业方向毕业后的就业方向也是选择专业时不可忽视的一点。虽然现在的就业市场很不确定，但是还是可以根据市场需求和行业发展趋势做出一定的预判。优先选择市场前景相对稳定、就业机会多、薪资待遇高的专业。3、考虑个人的优点和能力每个人的优点和能力不同，选择学习内容与个人的优势相符的专业，既能够提高学习成绩，又能够顺应自己的个性发展，这是一种很好的选择。4、了解专业的学习内容和发展前景在选择专业的时候，了解该专业的学习内容和发展前景是非常重要的。需要了解到该专业在哪些领域有应用、有哪些相关的职业岗位、毕业生就业情况如何等等，这些信息都可以帮助学生做出更加明智的选择。总的来说，选择适合自己的专业是一个需要经过深思熟虑、积极了解信息、充分探讨的过程。在做出决定之前，应该多听听专业的解释和行业人士的建议，多与同学和老师沟通交流，做到心中有数，避免将来的后悔。