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人工智能科研成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化前景廣闊

最近，一位北京大學(xué)智能專業(yè)教授協(xié)助警方破案的新聞，登上了熱搜。

36年前，浙江舟山發(fā)生一起特大搶劫殺人案。現(xiàn)場遺留的關(guān)鍵線索之一，是一枚帶血的指紋。時(shí)隔三十多年后，該案宣布告破，兩名犯罪嫌疑人全部落網(wǎng)。

案件突破的關(guān)鍵，在于對這一枚血指紋的識別。而實(shí)現(xiàn)這一重大突破的，正是北京大學(xué)智能學(xué)院教授封舉富。該團(tuán)隊(duì)歷時(shí)20余年攻關(guān)，成功研發(fā)出人工智能指紋識別引擎，協(xié)助警方破獲數(shù)千起案件。如今，他仍在持續(xù)攻關(guān)、突破，“我們想做到像手機(jī)指紋解鎖一樣，一輸進(jìn)去指紋，馬上就能得到一個(gè)確定結(jié)果。”封舉富告訴記者，“對此我信心滿滿。”

用語言描述一個(gè)場景，人工智能程序就能根據(jù)描述快速制作出一副精美的個(gè)性化圖像……這款名為PhotoMaker的高科技產(chǎn)品，來自南開大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院教授程明明團(tuán)隊(duì)與騰訊公司的共同努力。“之前，該領(lǐng)域國際上最先進(jìn)技術(shù)也要數(shù)十分鐘才能完成，而我們實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化高保真人像生成，只需十秒鐘就能做好，并且還具有更好的生成多樣性、高ID保真度和可編輯性。”

程明明向記者展示了利用幾張石雕像照片生成人像照片的技術(shù)——兩千多年前的哲學(xué)家柏拉圖仿佛走進(jìn)了現(xiàn)代社會，一會兒穿上宇航服“太空漫步”，一會兒戴上耳機(jī)享受音樂。“這項(xiàng)成果2024年初一推出，就在國際最大在線AI算法演示平臺連續(xù)一周多時(shí)間蟬聯(lián)熱度榜第一名。項(xiàng)目開源后，迅速躍居國際最大開源平臺Github趨勢榜榜首，目前星標(biāo)數(shù)已達(dá)9.1k!”程明明說。

山東大學(xué)軟件學(xué)院副院長、教授劉士軍介紹，近年來，得益于移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、腦科學(xué)等新一代信息技術(shù)的協(xié)同驅(qū)動，人工智能進(jìn)入加速發(fā)展階段，國內(nèi)主要高校紛紛設(shè)立人工智能學(xué)院和人工智能研究院，促進(jìn)了人工智能前沿科技的發(fā)展與進(jìn)步。

“目前，我國高校在人工智能領(lǐng)域的科技成果主要分為三類。”劉士軍介紹，第一類是處理、分析海量數(shù)據(jù)的人工智能算法模型，主要聚焦醫(yī)院診療、工業(yè)生產(chǎn)和社會治理等行業(yè)，通過模型輔助行業(yè)上下游開展業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能決策和降本增效，該類技術(shù)迭代快、應(yīng)用范圍廣，是目前科技成果轉(zhuǎn)化的主要方向。

“第二類是通用預(yù)訓(xùn)練大模型，比較突出的成果包括清華大學(xué)研發(fā)的智譜清言、科大訊飛的訊飛星火和復(fù)旦大學(xué)的MOSS大模型等，通過海量數(shù)據(jù)對具有千億級參數(shù)量的遷移模型或擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練，形成了一批具備開放世界的理解能力和響應(yīng)能力的通用智能工具。依托此技術(shù)研發(fā)的行業(yè)大模型則更多，支持的應(yīng)用類型包括對話系統(tǒng)、圖文生成、虛擬人等，該類技術(shù)在成果轉(zhuǎn)化方面尚處于起步階段。第三類是支持動態(tài)感知和決策的具身智能技術(shù)，主要應(yīng)用于具有自動導(dǎo)航、智能回復(fù)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等功能性插件需求的軟硬件一體化設(shè)備，該類技術(shù)通常需要校企協(xié)同研發(fā)。”劉士軍肯定地說。

催生應(yīng)用轉(zhuǎn)化需要不斷突破瓶頸

有專家表示，由于人工智能的跨學(xué)科與交叉屬性，其所能輻射的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛。但正因如此，與之相關(guān)的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，也遇到了一系列新挑戰(zhàn)。

“傳統(tǒng)的科研組織管理模式，即高校PI(課題負(fù)責(zé)人)在基礎(chǔ)研究方面發(fā)揮重要作用，但當(dāng)我們面對像人工智能這樣的復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)，這種模式就顯得力不從心。”北京大學(xué)智能學(xué)院黨委副書記、長聘副教授宋國杰指出，“人工智能發(fā)展需要跨學(xué)科的知識和技術(shù)支持，而三五個(gè)人的研究團(tuán)隊(duì)很難涵蓋所有必要領(lǐng)域。比如，‘通通’智能機(jī)器人的研發(fā)，涉及視覺識別、聽覺處理、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知推理等多學(xué)科知識，單一方向的研究團(tuán)隊(duì)很難完成整個(gè)項(xiàng)目。”

劉士軍分析，高?？蒲性u價(jià)體系往往以論文發(fā)表與科研項(xiàng)目申請為主要指標(biāo)，這導(dǎo)致許多科研工作者更加注重理論研究和論文發(fā)表，而忽略了成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。“另一個(gè)原因在于，人工智能相關(guān)理論研究和實(shí)踐探索銜接不夠緊密。如高校的優(yōu)勢在于基礎(chǔ)研究，即理論和技術(shù)創(chuàng)新，通常聚焦研發(fā)技術(shù)的提升或?qū)δ撤N新能力的實(shí)現(xiàn)，對實(shí)際應(yīng)用的可行性通常不做硬性要求;而人工智能行業(yè)非常重視產(chǎn)品功能的可行性與完備性，具有指定能力的算法模型能否在現(xiàn)有生產(chǎn)條件下使用，是一個(gè)重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)。”

宋國杰也持類似觀點(diǎn)。他認(rèn)為，我國高校教師在開展科研工作時(shí)，往往基于一種理想化的假設(shè)，但現(xiàn)實(shí)情況很難完全滿足這種假設(shè)。這種差距不僅僅存在于數(shù)據(jù)處理上，更存在于研究方法的整體應(yīng)用上。“我們很可能在實(shí)驗(yàn)室里證明了某個(gè)算法或技術(shù)的有效性，但放到實(shí)際場景中，卻因?yàn)楦鞣N復(fù)雜因素而無法達(dá)到預(yù)期效果，從而陷入‘產(chǎn)出效能低’的困境。”

程明明對此深有體悟。他說，計(jì)算機(jī)視覺圖像識別的人工智能技術(shù)雖廣泛應(yīng)用于各行業(yè)，但落地時(shí)面臨的主要挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)不足。“高校在推進(jìn)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化時(shí)，往往缺乏實(shí)際應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)作為參考，導(dǎo)致難以準(zhǔn)確評估技術(shù)的效果并針對性地改進(jìn)。”

他還認(rèn)為，由人工智能引發(fā)的安全和倫理風(fēng)險(xiǎn)也值得警惕。“例如，生成式人工智能技術(shù)所產(chǎn)生的逼真圖像、視頻，有可能被不法分子用于詐騙。”

缺乏充足的資金支持，也是成果轉(zhuǎn)化中普遍存在的問題之一。高校的科研工作通常由科研部和科技開發(fā)部負(fù)責(zé)，前者對接國家層面項(xiàng)目，后者推動學(xué)校內(nèi)部科研成果與外部企業(yè)之間的合作。“目前來看，校企合作通常采用建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室的辦法，但各方提供的資金額度一般難以滿足項(xiàng)目執(zhí)行的所有需求，特別是在一些創(chuàng)新性強(qiáng)、技術(shù)難度大的項(xiàng)目中，這個(gè)問題尤為明顯。一旦資金不足，可能會導(dǎo)致項(xiàng)目進(jìn)展緩慢、研發(fā)成果難以盡如人意。”宋國杰說。

共同發(fā)力推動校企合作走深走實(shí)

如何提升高校人工智能相關(guān)科技成果轉(zhuǎn)化率?

“向外借力，共同推進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化。”宋國杰開出一劑“藥方”：“新型研發(fā)機(jī)構(gòu)是科技成果轉(zhuǎn)化的助推器。高校應(yīng)與新型研發(fā)機(jī)構(gòu)深度合作，實(shí)現(xiàn)資源互補(bǔ)，將科研成果迅速轉(zhuǎn)化為具有市場影響力的實(shí)際應(yīng)用，為科技進(jìn)步和社會發(fā)展注入強(qiáng)勁動力。北京大學(xué)武漢人工智能研究院、北京通用人工智能研究院等已經(jīng)就此進(jìn)行了探索，為高校與新型研發(fā)機(jī)構(gòu)合作提供了借鑒。”

“以產(chǎn)業(yè)難題‘揭榜掛帥’攻關(guān)形式促進(jìn)校企合作，為科研產(chǎn)出賦予行業(yè)屬性。”劉士軍則將目光放在了“校企”兩方。他提出，高校在基礎(chǔ)研究和多學(xué)科交叉融合方面優(yōu)勢明顯，青年學(xué)生對前沿創(chuàng)新敏銳度高，因此，高校應(yīng)持續(xù)在人工智能基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)研究方面發(fā)揮獨(dú)特作用。“但目前，高校更多是做‘從0到1’的原始創(chuàng)新工作，因此需要聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界中具備技術(shù)能力的合作伙伴，做好‘從1到100’的成果轉(zhuǎn)化關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)工作。”

宋國杰補(bǔ)充道，科技企業(yè)應(yīng)進(jìn)一步發(fā)揮其在產(chǎn)學(xué)研深度融合中的主體和主導(dǎo)作用，同時(shí)提升高校和科研工作者對產(chǎn)學(xué)研合作重要性的認(rèn)識，激發(fā)他們投身其中的內(nèi)生動力。“申請專利不是為了通過項(xiàng)目驗(yàn)收，而是要讓成果落地，為社會提供服務(wù)。因此，高校等相關(guān)主體應(yīng)不斷優(yōu)化產(chǎn)學(xué)研深度融合的機(jī)制體系，以確保持續(xù)推動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。”

構(gòu)建和完善企業(yè)孵化機(jī)制，加速高新科技企業(yè)萌芽成長，也是需要重視的一點(diǎn)。專家們認(rèn)為，孵化這類企業(yè)不僅可以將高校前沿科技成果轉(zhuǎn)化為具有市場競爭力的產(chǎn)品或服務(wù)，還能通過市場反饋和技術(shù)改進(jìn)，為高校提供市場需求信息和研發(fā)方向。

“更為重要的是，相關(guān)企業(yè)也為高校師生提供了實(shí)訓(xùn)實(shí)踐平臺，進(jìn)而倒推產(chǎn)學(xué)研深度融合，提升了人工智能相關(guān)成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。”宋國杰認(rèn)為。

提升科技成果轉(zhuǎn)化率，向內(nèi)發(fā)力必不可少。“高校和科研院所是基礎(chǔ)研究的基石，也是科技人才的搖籃，基于當(dāng)前發(fā)展情況，我們應(yīng)當(dāng)更注重培養(yǎng)具有跨學(xué)科背景的‘通才’。”劉士軍建議，高校應(yīng)樹立協(xié)同育人創(chuàng)新理念，探索完善復(fù)合型人才的教育教學(xué)模式，并為人才提供更多實(shí)踐機(jī)會和職業(yè)發(fā)展平臺，打造一支能夠服務(wù)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的拔尖創(chuàng)新人才隊(duì)伍。

《光明日報(bào)》(2024年09月03日14版)