“为什么我们陷入百模大战，而ChatGPT却越来越强？”2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高层会议第一天的科学前沿论坛上，一位专家提出了这个“反省性问题”。这不仅是科学界关注的话题，也是业界经常提及的话题。本次科学前沿论坛围绕这个“反省性问题”，探讨中国人工智能将如何发展。
中美之间确实存在差距，那就是ChatGPT和百模大战之间的差距。在论坛上，中国科学技术信息研究所党委书记赵志云发布了《2023全球人工智能创新指数》。这份报告明确指出了中美在人工智能方面的差距——虽然全球人工智能发展目前由中美两国领跑，且均处于第一梯队，但美国在各项指标上都遥遥领先。
中国该用人工智能做什么？上海人工智能实验室主任、首席科学家周博文提出的解决方案是“通用知识与专业知识的融合”，这也是随后嘉宾们讨论的关键词之一。
周博文认为，对于科学界来说，AI应该帮助科学家提升科学发现的能力。以目前最流行的大模型为例，要实现这个价值，需要将通用模型与专业模型结合起来。他解释道，通用模型无法解决专业问题，专业模型又太过专业。就像现在有一个很明显的趋势，就是全球论文的影响力在下降。他认为，这是因为科学大厦的基本搭建已经完成，各个专业领域都形成了信息茧房，所以影响力下降了。
我们要专业化，破茧而出。同时，他也强调要创新AI训练方式，结合实际。比如人可能学了游泳知识，但不一定能游泳。AI现在正在向具身智能发展，光有智能是不够的，还需要体能训练。
周博文的理论也是上海人工智能实验室目前正在实践的理论，论坛上，实验室三位青年科学家发布了三个通用与专业领域融合带来的最新成果。
其中，书生普雨大模型发布2.5版本，该模型尝试模仿人类的思维过程，推理能力相比上一代提升20%，同时模型自主规划搜索、撰写专业答案的效率比人类专家高60倍；书生万象则部署在图文领域，支持图像、文字、语音等，采用渐进式训练，从小型语言模型逐步过渡到语言模型，目前的能力也处于业界领先水平；书生风物大模型融合了跨模态通用大模型与气象海洋专用大模型，可实现短期至多年期高精度天气预报，目前已在上海气象局部署。
在随后的圆桌论坛中，包括两位中国工程院院士在内的科学界嘉宾也对“通用知识与专业知识的融合”进行了探讨。
“科学发现必须具备概括能力，考虑超越样本的范围，同时又具有可探测性，因此需要一般知识与专业知识的融合、相互补充。”中国工程院院士、国家过程制造智能控制技术创新中心首席科学家钱锋说。
中国工程院院士、国家机器人视觉感知与控制技术工程研究中心主任王耀南认为，人工智能要“堂堂正正、脚踏实地”。所谓“堂堂正正”，就是要突破前沿技术，解决系统架构、推理流程、安全可信等问题。“脚踏实地”，就是要赋能各行各业，其中具身智能就是最好的例子。过去，机器人是靠编程来行动的，但要真正应用在各个行业，需要一群机器人协同互动，也就是从感知、规划、决策、控制，到多模态大模型，传感、传输、计算的融合，这也是通用与专用融合的含义。
认知智能国家重点实验室主任胡国平指出，训练人工智能就像一个人长大后读书做练习找工作一样，每个人在小学、初中、大学不同阶段都需要学习不同的材料，一开始是通用知识，然后要分专业，人工智能也是一样。
虚拟现实技术与系统国家重点实验室主任吕伟峰表示，文森特地图出现之后，AI发生了变化，多模态大模型的发展最终会形成混合智能平台。“我是研究虚拟现实的，未来AI会让虚拟环境更加逼真，虚实结合，实现自然交互。”吕伟峰说。
北京大学教授、多媒体信息处理国家重点实验室主任黄铁军介绍了人工智能的发展，2018年之前人脸识别感知就是人工智能，现在大模型其实是认知问题的突破。他认为，未来人工智能需要超实时感知，然后实时处理，就像人看到一些信息，会联想到背后的很多东西。人处理信息是靠大脑的脉冲神经网络，是信息流，不是简单看到实时的图文信息是什么。
“未来人工智能也要靠信息流来感知、处理信息，要把各种东西整合起来，像人一样思考，同时性能要比人好，这样具身智能才能超越人。”黄铁军还调侃道，“如果人工智能要取代人的工作，那它必须比人好。我们是不是不需要研究人工智能了？多生孩子就行。”
如何实现融合发展？专家认为，要将二者紧密结合，实验室与产业共同协作，形成人工智能战略科技力量的统筹引领。
“整合协同很重要，不只是总实验室和专业实验室的整合，还要整合各个实验室。”钱峰也表示。他还提出了几个问题：“能不能形成总链龙头和总平台？能不能把科技创新和产业创新深度融合？能不能创新体制机制？”
“为什么我们在百模大战的时候，ChatGPT反而越来越强？这不是技术圈自己能解决的问题。Open AI从科研到服务大企业，发展都是和商业互动的结果。美国有大企业带动，我们国家的优势是可以集中力量做大事。”黄铁军说。
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