在当今人工智能（AI）迅速发展的时代，关于如何让AI更有效地为产业赋能的话题愈发引人关注。近日，在2024浦江AI学术年会上，图灵奖得主、中国科学院院士姚期智传递出令人振奋的消息，他指出中国在AI人才培养方面呈现出“自给自足”的趋势。随着全球对AI领域人才的需求不断增加，国内科研机构如何吸引和培育优秀人才成为亟待解决的问题。

中国本土AI人才的迅猛崛起

姚期智院士在致辞中强调，近年来中国高校在AI领域的投入取得了显著成效，尤其是在博士研究生的培养上，国内培养的AI专业博士与海归博士之间的差距已显著缩小。他表示：“我发现在AI领域，国内大学毕业的博士和海归博士水平差不多，这在以前是少见的。”这不仅反映了当前中国AI教育的质量提升，也预示着未来AI人才的国际竞争力将进一步增强。

姚期智指出，中国的本科生培养水平在全球名列前茅，而博士生的培养虽然过去水平相对滞后，但如今已取得了长足的进展。他对此表示乐观，并期待博士后培养水平也能逐步提升至世界一流水平。

AI算力的困境与解决方案

在严峻的算力竞争中，来自上海人工智能实验室的青年科学家陆超超分享了他在剑桥大学的经历。他提到，即便是在全球顶尖高校，因研究设备不足而导致的算力紧缺依然是一个普遍问题。在加入上海人工智能实验室后，他的计算资源得到了极大提升，使得科研工作可以更加投入和高效。

“我现在负责实验室的安全可信AI、因果智能方面的研究工作，”陆超超表示，他希望通过因果智能研究，让大模型具备强大的推理能力，能够从海量数据中提取因果关系，推动知识的迅速爆炸。

大模型赋能产业的成功案例

会议上，上海人工智能实验室的欧阳万里教授则介绍了不同领域内大模型的应用进展，其中包括与中国商飞合作开发的AI翼型设计系统“书生·翼飞”。这一全球首个翼型AI生成式系统，能在短短一分钟内生成多种飞机翼型供设计人员参考，大幅提升了设计效率，缩短了设计周期。

此外，东方人工智能实验室与武汉大学的合作成果“书生·言普”也在谱学分析领域展现出巨大的潜力。这款AI谱学大模型不仅能够与人类专家的解谱准确率媲美，更将解谱所需的时间从数小时缩短至几秒，极大提高了研究效率。这种“AI+EPR”的技术方案，在物理、化学、材料学等广泛领域具有广泛的应用前景。

未来展望与挑战

展望未来，欧阳万里教授表示，将通过“通专融合”战略，推动专业大模型与通用大模型的深入结合，力求实现两者的相互促进。这一策略将使大模型的学习能力更强，允许其在面临较少数据时依然能够进行类推，有效地提高AI技术的通用性与应用广度。

随着AI技术的飞速发展，面临的人才短缺、算力不足等问题也不容忽视。我们需要理性看待这一现象，并提倡对AI技术的公正应用，确保技术的发展能够真正惠及整个社会。舆论呼吁政策层面应加强对AI人才的引导与支持，吸引全球顶尖科研人才，同时鼓励培养自主本土人才，形成良好的良性互动。

总结与建议

通过这次浦江AI学术年会，我们不仅看到了中国在AI人才培养及大模型应用等领域取得的成就，更领略到了未来发展的新机遇。作为一名普通读者，关注这些进展对于我们理解科技如何塑造未来至关重要。无论是行业从业者还是学生，顺应这一趋势，利用AI产品如简单AI提升自身的创作与创新能力，都是值得考虑的方向。只有理性拥抱AI，我们才能在这场技术革命中，掌握属于自己的钥匙，拥抱更广阔的未来。

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