以“协同发展 创领未来”为主题的上海长三角商业创新研究院专家委员会年会暨融合创新论坛于11月28日至29日在沪举办。年会期间,数字科创产学研融合创新研讨会同期举行,三界专家闭门交流,共探产学研融合之道。
商创院秘书长兼常务副院长蒋斌(下图左)致辞说:“商创院近几年主要聚焦在创新研究和产业平台搭建,希望发挥智库平台作用通过推动产学研融合,在科技创新推动产业创新的时代背景下,探寻一条能实现商业创新和产业创新孵化的道路。”第一个跨产业的ESG专项基金、第一个集产业创新和孵化于一体的创新实验室等等,一系列创新举措都是基于多个维度,多机构跨行业、跨学科、跨领域去推动的创新协同。他同时提出,当下面临的“数创”一定是前所未有的跨产业理念。主办这样的研讨会是希望让学界、商界、高校多方链接,充分围绕科技创新、商业创新、产业创新的整合,寻找有效的解题方法。
适应“技术突破” 实现“价值创新”
大语言模型近两年备受关注,应用上已经对商业产生深远影响。上海交通大学人工智能研究院总工程师、教授金耀辉坦言,生成式AI不仅限于顶层设计,实际也已全民化应用且技术趋势显著。新时代下的企业,已逐渐意识到人工智能的价值,但企业情况的差异性,对AI的采用程度不同,在内部知识管理方面应用较广,与外部服务等技术应用较少。
全球范围看,AI技术竞争激烈,基模迭代频繁,交大人工智能研究院始终致力于增强大语言模型,探索提示工程、检索增强等技术。用开放的理念结合人才培养和技术应用,积极鼓励学生使用生成式AI工具,尤其是写代码注释,利用自然语言交互。
在商业中已广泛应用与大语言模型的共情和博弈。谈到长三角地区产业协同创新,金教授认为,虽然取得一定成效,但环境支撑和产业联动增速缓慢。与京津冀、珠三角相比,长三角在基础人才和合作创新水平上仍有提升空间,他建议打造区域创新共同体,构建一体化创新平台,完善协同创新机制,提升区域竞争力,共同推动人工智能发展。
中健谷董事长、微医投资执行董事彭涛直接提问:实际工作中如何更好地用AI解决问题?有关专家能否提供场景和解决方案,让经营者找到实用工具?大模型究竟如何与生活、工作、经营密切关联?他感言,只有让企业运用AI真正创造出价值才算成功,但感觉目前仍缺少明确的解决方案。
东华大学计算机学院院长方志军谈到国内产学合作仍较薄弱且资本稀缺,大多都尚处于依赖政府引导技术市场的发展,如AI、大模型、新能源等,由政府引导容易导致产能过剩,但由企业积极合作的形式比较稀少。目前国内高校的研究需长期投入,但资本成熟度不足,与企业合作才是学校开放的态度和途径。他鼓励产学合作,推动教师参与企业实践。双向奔赴,企业反哺科研,这才是高校和企业联手的最佳状态。
合合信息副总经理陈青山分享了企业与高校合作及AI探索经验。他理解的大模型关键有两点:一是数据训练的知识压缩,体现的是经验数字化;二是推理与生成能力,为理性数字化实体。对于企业而言,大模型可能是增强和数字世界以及进一步再去改造物理世界的能力,现在的大模型能力、AI能力,不管是底层技术,还是AI产品都可以且已经在企业中得到应用,比如:用AI工具为日常经营提效;用大模型为产品研发快速创新;与高校合作研究底层技术,持续互相激发探索等等。
浙江省人工智能学会副理事长兼秘书长吴吉义关于大语言模型应用提出三点见解。第一,当前大语言模型在数字内容生产、PPT及文档处理等方面应用尚不成熟,多处于试验阶段。预计3-5年内将逐渐成熟。第二,企业出于实用主义考量,对行业模型持观望态度,行业应用模型推进缓慢,缺乏既懂制造业又懂模型的人才。第三,大模型形式可持续性。大模型在算力、能耗等方面的投入需考虑投入产出比,更多应用可通过终端或边缘计算处理,仅需阶段性与模型交互数据。
上海市人工智能行业协会教育专委会秘书长杨勇从协会的角度谈了自己的看法。协会扮演的是连接器角色,连接产业、科研与高校,需要发挥连接器、孵化器和放大器的作用,以期在未来取得成效。近期,上海人工智能行业协会牵头进行了“5+6”垂直应用场景征集,涵盖5个技术方向和6个垂直领域,旨在推动大模型公司与垂直行业企业的合作。通过征集、入库、培育、孵化等步骤,努力改善协同机制。同时,他也指出协会也面临人才短缺问题,正在推进人才培养工作,但技术快速发展与人才培养的缓慢性存在矛盾。协会目前与高校合作设计课程体系和人培方案,邀请企业也积极参与其中。
中国快速发展但缺乏沉淀。与互联网不同,人工智能在ToB领域的发展需要时间和耐心,慢慢耕耘。长三角数字联盟执行副秘书长高进分享了他对数字科创的看法。他从业务实践角度看,AI To C应用已很常见,TO B端应用同样广泛。当下,企业都努力尝试用智能化设备替代人工,以降低成本、提高效率。他强调,产学研融合创新需要中介服务,以解决技术供需双方的非理性问题,促进双方认知和语言的对齐。不难发现,在这个议题下,产学研之路不易,无论是企业、高校还是行业协会都需要尽快适应当下的技术高速发展,更需要努力融合,打破多方间的壁垒,共同解决问题,实现价值创造。
破解“死亡之谷” 促进“循环流动”
“AI大模型领域的技术迭代太快了,呈指数级增长。”声通科技技术总监张国利说。他表示,目前企业对于AI的接受度,相较AI技术创新的迭代速度,还有明显落差。作为交互式AI领域的产品解决方案商,声通非常愿意携手上海长三角商业创新研究院,共建人工智能领域的联合创新实验室,促进产学研融合发展。
“目前来讲,我们认为现在AI领域的发展,在底座基础大模型这部分,技术相对已经成熟,我们现在更多考虑怎么去应用。”张国利说。在他看来,从行业角度来讲,业界需要去树立标杆,去做成功案例的分享,通过企业来带动整个相关行业。现场张总监分享了许多声通科技在交互式AI领域的发展案例,强调技术指数级增长带来的危机感,声通科技作为企业也一直致力于为产教融合、互融共生做出努力。
华东师范大学教授曹贤忠谈及此次会上很多专家热烈讨论的一个现象——“死亡之谷”。他解释,“死亡之谷”就是教育端、科学端、产业端三端各自做成很高的高地,中间像深谷一样,缺乏联动。与会的各位嘉宾也都表露出希望通过打通产学研融合路径,弥合“鸿沟”。 从产业研究角度曹贤忠认为,近几年产学研的合作逐渐有成效,人工智能对长三角区域创新合作产生了较好的影响。长三角在数字经济领域的合作规模变大、紧密度变高,应用更加成熟。他认为在核心技术领域,单家“独斗”很难取胜。他还提到,产教融合是推动人才培养的有效方式,通过分享企业创新案例、邀请企业老总进课堂等方式,让学生更了解企业需求,从而有意识地往企业需求方向引导、培养。同时,鼓励学生自发开展课程大赛,针对企业需求端的技术进行探索。
复旦大学管理学院商业知识发展与传播中心主任于保平将整个产学研环境比作一个池塘,大小企业就是生活在池塘里的大小鱼儿。产学研融合创新案例的研究,在他看来便是产业界实践往学界的流动,“他们的实践经验,怎么样能够更好地流动到研究机构里?我觉得就要通过案例研究这种方式。”他指出,这种“反向流动”能够促进研究机构的研究开发更具有针对性,从而反哺产业发展,达成融合之效。
上海长三角商业创新研究院携手企学界,构建虚实结合的产业创新赋能生态,助推实现科技创新与产业创新的融合发展。商创院知新工程旨在挖掘影响世界的中国企业,提炼中国企业的创新实践,企业和产业共同创新共同成长。同时,开展校企研联动,产学研融合,双向赋能,用中国的样本培育中国式创新人才,正是于保平主任提到的那一股流动的主动力。
此次上海长三角商业创新研究院专家委员会年会,一场融合创新论坛带来高质量的主旨演讲,两场产业闭门会议则带来高专业的对话。展望未来,商创院将积淀过往,蓄力“引未来之路”,为“献礼创新中国十年”及“献礼长三角一体化五周年”合力输出系列研究和实践成果,引领创新文化,推动产业价值创造和产业文明繁荣进步。(编辑:卓云)