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4月1日,徐宗本(左一)在大数据算法与分析技术国家工程实验室与团队成员进行交流探讨。 本报记者 肖阳熠摄
本报记者 霍强
中国科学院院士、西安交通大学教授、西安大数据与人工智能研究院院长徐宗本长期从事数学与信息科技交叉融合研究,着力推动数学与实际应用相结合,在应用数学、机器学习、大数据与人工智能数学基础等领域取得系统性与原创性成果。这些成果被广泛应用于雷达感知、CT成像、5G通信等领域。4月1日,记者就陕西如何加快培育和发展新质生产力主题,对徐宗本院士进行了专访。
问:您是如何理解新质生产力的?
答:新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生。数字生产力、AI(人工智能)生产力和绿色生产力都可以被理解为新质生产力。
数字生产力是把数据作为生产要素融入生产过程,利用信息的数字化、共享化所获得的新机会或产生的新能力。举例来说,把政府的产业规划与政策导向、投资机构的投资意愿与方向、科研机构的最新成果、企业的转型升级诉求等以数字化的形式公开呈现,放在大市场中,便能使创新发展目标更加聚焦、方向更加明确。数字生产力把一切知识和经验数字化,作为推动社会进步、生产过程、管理过程的要素,使发展速度跃升、质量提高。
AI生产力是由完全突破人的能力或者延伸人的某种功能的技术所驱动形成的生产力。科学技术发展史上出现过一系列这样的突破或延伸人的功能的技术,大大促进了生产力发展。正如人飞得不高,发明了飞机,算得不快,发明了计算机那样,人工智能特别是近年出现的生成式大模型,延伸了人从海量数据中获取知识、整合信息、作出判断的能力,因而对生产力的提升必然会产生巨大的推动作用。
绿色生产力是以创新为主导,摆脱传统生产和增长方式、符合可持续发展理念的先进生产力。其有别于原来的寅吃卯粮、破坏生态环境等粗放式发展方式,是通过综合考虑,选用可持续性的节约方式推动发展。
问:请您具体介绍一下发展数字生产力、AI生产力和绿色生产力的切入点在哪?
答:数字生产力方面最重要的切入点是信息和经验数字化。国家从今年1月开始,推动数据资产入表。通俗讲就是允许企业把数据资产用来贷款、担保或抵押,进入经济活动。这是在当前经济环境下,政府支持企业发展的重要方式之一,也有助于推动企业数字化转型。
因此,企业系统梳理,把对企业提质增效、社会发展有用的信息和经验数字化,并让其流通起来,便会产生意想不到的价值。比如,一个企业可以把老员工积攒的宝贵经验通过大模型赋能,变成一种可供整个企业分享的知识库。这个知识库就能够在员工培训、生产操作、实时查询等方面发挥重要作用,助力企业发展提质增效。
在实际操作中,不应局限于科技型企业,所有的企业都可以这样梳理、挖掘生产管理经验,推动数字化转型。这是发展数字生产力的一个重要切入点。
AI生产力方面,首先要明确,人工智能本质上还是指独立于人体,没有意识、没有情感的智能行为。它是人开发的技术,是由人操控的纯技术,所以人机协同是必须的。现在,生成式大模型已经能够与人协作完成很多复杂的工作,像整理数据、趋势预测、人机对话、自动编程等。
发展AI生产力的切入点在于大模型赋能。大模型掌握的知识比任何个人都广泛。用好大模型这个能力,是推动经济社会发展的重要推动力和机会。假如某一个行业或者企业的痛点、堵点的解决,是依赖于知识、经验、信息的,就非常适合用大模型来赋能。
我们团队在进行大模型赋能的模式研究,最近与上海电机合作,针对企业产品的选型、新产品研发、故障判定等需求,利用语言大模型搭建了企业独有的知识库,形成了该企业的全科知识库,在企业的数字化转型上发挥了重要作用。
大模型赋能目前是一个风口。科技工作者应该抓住机会,深入基层,紧密结合企业需求,主动为企业转型升级提供服务。
绿色生产力方面,绿色是高质量发展的底色,应该以新发展理念为引领,坚定不移走生态优先、绿色发展之路。要从长远角度考虑,在绿色生产力发展的路径选择、技术选择方面,更加审慎、更加科学。
问:科技创新是发展新质生产力的核心要素。基础研究领域如何发挥更大作用?
答:随着科技发展和社会进步,基础研究、技术研究、应用开发研究甚至市场落地之间的边界趋于模糊化,即“你中有我,我中有你”。从事基础研究的人应该多从应用驱动来想问题,从推动国民经济建设、国家急需等方面出发,更加准确地把握需求。
比如,我们团队研发的分布式微剂量CT,就是面对医疗需求,为解决CT辐射对病人的影响所开展的基础创新和技术创新。CT的高剂量要求其实来源于CT数据的原始建模,这个数学模型过去建得不够好。我们重新建模后,研发的CT可以在传统CT1/5—1/10剂量下检查,大大降低了风险。
西安交通大学数学学科最大的优势在于应用数学。我们提出“数学技术”这一概念,目的在于推动中国的应用数学直接服务国家需求,在帮助解决重要行业的痛点、难点问题上发挥作用。数学本身就是生产力,也是从这个意义上来理解的。它是一种通过建模、量化、优化、计算、推理所达到的赋能能力,把这个能力显性化,直接服务于生产,就变成了生产力,这与新质生产力是完全相符的。
基础研究需要长时间积淀,是大有可为的。因此,做基础研究要坐得住冷板凳,以国家需求为导向,解决相关问题。
问:对于“及时将科技创新成果应用到具体产业和产业链上”,您有何建议?
答:当科技革命浪潮来临时,政府、企业、科研人员应主动作为。建议相关部门做好顶层规划与引导,选择能够体现陕西能力、陕西特色的产业重点扶持。可考虑整合资本、技术、需求三方,实施一系列重点行动。
企业应该从自身长远发展考虑,切实认识数字化转型与AI赋能的重大机会,从赢得未来的角度推动发展。科研机构应瞄准市场需求与社会需求,为企业的数字化与AI赋能提供高质量的技术支撑。
问:您是科学家也是教育家,在人才培养方面有何建议?
答:人才培养是永恒的话题。人工智能时代,传统教育模式难免受到冲击,包括教师的角色、教育目标、教学内容、教学方式、学生的定位、学习方式、考核与评价方式等,我们必须认真研究与面对。
比如,老师应该改变知识传授者的传统角色定位,成为学生的伴学者、导学者、督学者,引导学生学会探究知识、使用工具、解决问题。学生应该改变传统的“教什么学什么,考什么学什么”的被动受教育角色,改变仅靠记忆、背诵获取知识的学习方式,走向主动探索、寻求知识与解决问题方案的学习模式。教学内容方面,要形成宏观视野,推动大学科、大情景、大观念教育。
教育改革,理念先行。要教育学生面对问题,用宏观思维去思考解决问题的办法,从上往下进行探究,提高学习能力和解决问题能力。
问:陕西创新资源富集,如何在培育新质生产力上迈出更大步伐?
答:陕西高校和科研院所集聚,创新能力较强,在发展新质生产力方面大有可为。
第一,要做好培育新质生产力的统一规划和综合布局,指导发展。
第二,要发挥人才优势,把相关的科技人员组织起来,鼓励他们勇于创新,敢闯敢试,开展目标导向的有组织科研。政府部门应针对重点发展目标,将资本、需求、技术多方汇聚在一起,组成有战斗力的团队攻克难题。
第三,要利用有限资源,集中财力、精力推动高质量发展。在航空、能源、光子、生物医药等重点行业领域,推动产业链发展。
第四,要充分发挥国企作用,以相关企业为重点,开展数字化改造、人工智能转型,加快培育和发展新质生产力,助力企业赢得更大发展机遇。