3.48万亿美元总市值的全球科技巨头最新发声了！
11月23日，在今日香港科技大学学位颁授典礼上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋发表演讲。黄仁勋表示，人工智能打开了一个全新的计算时代，将影响每一个科学领域每一个行业。人工智能正在彻底改变科学，人工智能正在以惊人的规模帮助分析数据、加速模拟、实时控制实验、构建预测模型，从而彻底改变了从药物研发、基因组学、其后科学等多个领域。
谈及英伟达与中国的关系，黄仁勋指出，公司25年前进入中国市场，在香港、上海、北京和深圳设立了研究中心，吸引了许多香港科技大学校友参与合作。他说：“从一开始，我们就有幸见证了中国令人惊叹的科技产业的形成。”
在沈向洋提到：当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？
黄仁勋称，这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。他说：“如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。”
“我们重新定义了计算堆栈的每一层，从基于逻辑和规则编写的软件到基于观察数据的机器需东西，从运行在CPU上的代码到运行在GPU上的神经网络。软件行业正在竞相采用机器学习和生成式人工智能算法，硬件行业则在竞相实万亿美元的传统计算基础设施的现代化。” 黄仁勋说。
黄仁勋在演讲中说到：“我是香港科技大学的荣誉校友，很高兴今天能和所有毕业生庆祝这个非凡的里程碑，这是你们人生中一个重要旅途的开始。”他特别提到，香港科技大学作为人工智能与数据科学的领先研究机构，为全球人工智能研究作出了卓越贡献。同时，港科大在创新和创业领域表现出色，为粤港澳大湾区培育了丰厚的创业土壤。
黄仁勋认为，人工智能正在掀起科学革命，并改变着药物发现、物理系统研究等领域的方式。他补充道：“人工智能无疑是我们这个时代最重要的技术。我为你们感到兴奋，我也希望我能在这个时候开始我的职业生涯，现在整个世界正在被重置，你们正在起跑线上。我也希望你们中的很多人有一天会加入英伟达。”
此外，黄仁勋还呼吁保护全球科研合作：“开放研究是现代科学的奇迹，也是全球合作的最终形式，我们必须保护它。”他提到，英伟达受益于在中国的布局，并鼓励港科大毕业生未来加入英伟达，共同推动人工智能行业的发展。
值得一提的是，授予仪式结束后，黄仁勋与香港科技大学校董会主席沈向洋对话，探讨关于技术、领导力和创业的故事。
在此前一天，11月22日，在IDEA研究院主办的2024年IDEA大会上，IDEA研究院创院理事长、美国国家工程院外籍院士沈向洋表示，在技术大爆发时期开展创新，对技术的深度理解尤为重要。从通用视觉感知到具身智能，从合成数据到大模型价值创造，从AI for Science到AI for Coding……当天，IDEA大会公布了一系列前沿研究与产业落地成果，带来从技术突破到产业融合的AI创新实践。沈向洋指出，在技术大爆发时期开展创新，对技术的深度理解尤为重要。而“深圳是一座用迭代软件的速度迭代硬件的城市。”
沈向洋还在现场透露，11月23日黄仁勋会到香港科技大学接受荣誉博士学位的授予，而他准备现在和黄仁勋讨论一些关于技术、领导力和创业的故事，特别是在针对算力发展的问题，探讨未来十年还会不会像过去十年那样能够达到100万倍的增长。
今天，深圳梦特别转录沈向洋与黄仁勋最新万字对话《英伟达十年将计算边际成本降低100万倍》。
黄仁勋最新万字对话：英伟达十年将计算边际成本降低100万倍
11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。授予仪式结束后，黄仁勋与香港科技大学校董会主席沈向洋对话，探讨关于技术、领导力和创业的故事。
以下为对话全文：
沈向洋：昨晚我辗转难眠，其中一个极为关键的原因在于，我亟欲向诸位引荐这位宇宙间最卓越的首席执行官。但我心中也暗自为贵公司担忧，毕竟昨晚苹果股价上扬，而英伟达的表现却略显逊色。我已迫不及待想要知晓股市收盘的结果！今晨醒来，我第一时间询问妻子英伟达是否挺住了。你在人工智能领域领航已久，能否再谈谈对人工智能的看法，以及这项技术，或是AGI（通用人工智能）可能带来的影响？
黄仁勋：正如你所了解的，当人工智能网络能够学习并掌握从字节、语言、图像到蛋白质序列等多种数据的理解时，一场变革性、开创性的能力便应运而生了。我们突然间拥有了能够理解单词内涵的计算机。得益于生成式AI，信息得以在不同模式间自由转换，比如从文本到图像、从蛋白质到文本、从文本到蛋白质，乃至从文本到化学品等。这一原本作为函数逼近器（Function Approximator，数学领域的重要概念，用于多个领域）及语言翻译器而存在的工具，如今所面对的问题是，我们如何能充分利用它？你见证了全球范围内创业公司如雨后春笋般涌现，它们结合了这些不同的模型与能力，展现出无限可能。
因此，我认为真正令人惊叹的突破在于，我们现在能够理解信息的真正意义。这意味着，作为数字生物学家，你能理解所观数据的含义，从而于万千数据中精准捕捉到关键信息；作为英伟达的芯片设计师、系统设计师，或是农业技术人员、气候科学家、能源领域的研究者，在探寻新材料的过程中，这无疑是开创性的壮举。
沈向洋：如今，通用翻译器的概念已然成形，它赋予我们理解世间万物的能力。许多人都听你描述过人工智能对社会的惊人影响。那些观点深深触动了我，甚至在某些方面让我感到震撼。回顾历史，农业革命让我们生产出了更多的食物，工业革命则让我们的钢铁产量大幅提升。进入信息技术时代，信息的数量更是爆炸式增长。而今，在这个智能时代，英伟达与人工智能正携手“制造”智能。你能进一步阐述为何这项工作如此重要吗？
黄仁勋：从计算机科学的视角来看，我们重新发明了整个堆栈。这意味着，我们过去开发软件的方式已经发生了根本性的变化。提及计算机科学，软件开发自然是不可或缺的一环，它是如何实现的，这至关重要。
以往，我们依靠手工编写软件，凭借想象力和创造力构思功能、设计算法，然后将其转化为代码，输入电脑。从Fortran到Pascal，再到C语言和C++，这些编程语言让我们得以用代码来表达创意。代码在CPU上运行得很好，我们向计算机输入数据，询问它从中发现了什么函数，通过观察我们提供的数据，计算机能够识别出其中的模式和关系。
然而，现在的情况已经有所不同，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是转向了机器学习和机器生成。这不再是简单的软件问题，而是涉及到了机器学习，它生成神经网络，并在GPU上进行处理。这一转变，从编码到机器学习，从CPU到GPU，标志着一个全新的时代的到来。
而且，由于GPU的功能异常强大，我们现在能够开发的软件类型堪称非凡，而在这一强大基础之上，则是人工智能的蓬勃发展。这正是其出现所带来的变革，计算机科学因此发生了巨大变化。现在，我们需要思考的是，这样的变化将如何影响我们的行业？我们都在竞相利用机器学习去探索新的人工智能领域。那么，究竟什么是人工智能呢？这其实是一个大家耳熟能详的概念，即认知自动化和解决问题自动化。解决问题的自动化可以归结为三个核心概念：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。
例如，在自动驾驶汽车中，车辆可以感知周围环境，推理自身及周围车辆的位置，最后规划出行驶路线。这其实就是一种数字司机的表现形式。同样地，在医疗领域，我们可以观察CT扫描图像，理解并推理出图像中的信息，如果发现异常，可能代表着肿瘤的存在，然后我们可以标记出来并告知放射科医生。此时，我们就扮演了数字放射科医生的角色。在我们所做的几乎每一件事情中，都可以找到与人工智能相关的应用，它们能够出色地完成特定的任务。
如果我们拥有足够多的数字智能体，并且这些智能体能够与产生这些数字信息的计算机进行交互，那么这就构成了数字人工智能。然而，目前我们所有人对数据中心的总体消耗，虽然看似庞大，但数据中心主要是在生产一种名为“Token”的东西，而并非真正的数字智能。
我可以解释一下这两者之间的区别。300年前，通用电气公司和西屋电气公司发明了一种新型仪器——发电机，并最终演化为交流发电机。他们非常明智地创造了一种“消费者”来消费他们所生产的电力，这些“消费者”包括灯泡、烤面包机等电器设备。当然，他们还创造了各种各样的数码设备或电器，这些设备都需要消耗电力。
现在，来看看我们正在做的事情。我们正在创建Copilots、ChatGPT等智能工具，这些都是我们创造出的不同类型的智能“消费者”，它们实际上就像灯泡和烤面包机一样，是消耗能量的设备。但想象一下，那些令人惊叹的、我们所有人都会使用的智能设备，它们将连接到一个新的工厂。这个工厂曾经是交流电发电厂，但现在，新的工厂将是数字智能工厂。
从工业的角度来看，我们实际上正在创造一个新的产业，这个产业在吸收能量并产生数字智能，而这些数字智能可以被应用于各种不同的场景。我们相信，这个数字智能产业的消耗量将是巨大的，而这个行业在以前是不存在的，就像交流电发电行业在以前也不存在一样。
沈向洋：你为我们勾勒了一幅充满希望的光明未来，而这在很大程度上得益于你和英伟达在过去十多年间对该领域的卓越贡献。摩尔定律在业界一直备受瞩目，而近年来，“黄氏定律”逐渐为人们所熟悉。在早期的计算机行业中，英特尔提出的摩尔定律曾预言计算能力每18个月翻倍。然而，在过去10到12年间，特别是在你的引领下，计算能力的增长速度甚至超越了这一预测，实现了每年翻倍甚至更高速度的增长。
从消费端观察，大语言模型在过去12年里的计算需求每年都以四倍以上的速度激增。若以此速度持续10年，计算需求的增长将是一个惊人的数字——高达100万倍。这也正是我向他人阐释英伟达股价在过去10年间上涨300倍原因时的重要论据。考虑到计算需求的这一巨大增长，英伟达的股价或许并不显得高昂。那么，当你运用你的“水晶球”预测未来时，你认为在接下来的10年里，我们是否还会见证计算需求再次实现100万倍的增长呢？
黄仁勋：摩尔定律依赖于两个核心概念：一是超大规模集成电路（VLSI）的设计原理，它是受到我、加州理工大学的卡弗·米德教授（Carver Mead）以及林恩·康威教授 (Lynn Conway )的著作启发的，这些著作激励了整整一代人；二是随着晶体管尺寸的不断缩小，我们得以每隔一段时间就将半导体的性能提升一倍，大约每一年半就能实现一次性能翻倍，因此每五年性能提升可达10倍，每十年更是能提升100倍。
我们正身处一个趋势之中：神经网络的规模越大，用于训练的数据量越多，AI似乎就表现得越智能。这一经验法则与摩尔定律有着异曲同工之妙，我们不妨称之为“规模定律（Scaling Law）”，且这一定律似乎仍在持续发挥作用。然而，我们也清醒地认识到，仅仅依靠预训练——即利用全球范围内的海量数据自动挖掘知识——是远远不够的。正如大学毕业是一个至关重要的里程碑，但它绝不是终点。接下来，还有后训练阶段，也就是深入钻研某一特定技能，这要求强化学习、人类反馈、AI反馈、合成数据生成以及多路径学习等多种技巧的综合运用。简而言之，后训练就是选定一个特定领域，并致力于对其进行深度钻研。这就像当我们步入职业生涯后，会进行大量的专业学习和实践。
而在这之后，我们最终会迎来所谓的“思考”阶段，也就是所谓的测试时间计算。有些事情你一眼就能看出答案，而有些则需要我们将其拆解成多个步骤，并从第一性原理出发，逐一寻找解决方案。这可能需要我们进行多次迭代，模拟各种可能的结果，因为并非所有答案都是可预测的。因此，我们称之为思考，且思考的时间越长，答案的质量往往越高。而大量的计算资源将助力我们产出更高质量的答案。
虽然今天的答案已是我们所能提供的最佳结果，但我们仍在寻求一个临界点，即所得到的答案不再局限于我们当前所能提供的最佳水平。在这一点上，你需要判断答案是否真实可靠、是否有意义且明智。我们必须达到这样一个境界，即所得到的答案在很大程度上是值得信赖的。我认为，这还需要数年的时间才能实现。
与此同时，我们仍需不断提升计算能力。正如你之前所提到的，过去十年里，我们将计算性能提升了100万倍。而英伟达的贡献在于，我们将计算的边际成本降低了同样的幅度。想象一下，如果生活中有你所依赖的事物，如电力或其他任何选择，当它的成本降低了100万倍时，你的行为习惯将会发生根本性的变化。
对于计算，我们的看法也已经发生了翻天覆地的变化，而这正是英伟达有史以来最伟大的成就之一。我们利用机器去学习海量的数据，这是研究人员无法单独完成的任务，而这正是机器学习能够取得成功的关键所在。
沈向洋：我迫切希望听听你的看法，香港在当前机遇中应如何作为。现在，一个特别令人兴奋的事情是“AI for Science”，而你对此一直抱有极大的热情。香港科技大学已经投入了大量的计算基础设施和GPU资源，我们特别重视推动各院系之间的合作，如物理与计算机科学、材料科学与计算机科学、生物学与计算机科学等领域的交叉融合。你之前也深入探讨了生物学的未来。另外，值得一提的是，香港政府已决定建立第三所医学院，而香港科技大学是首个提交这个提案的高校。那么，对于校长、我本人以及整个大学而言，你有什么建议？
黄仁勋：首先，我在2018年的超算大会上曾介绍过人工智能，但当时遭遇了诸多质疑。原因在于，那时的人工智能更像是一个“黑箱”。诚然，时至今日，它依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已比过去更加透明。
比如，你我皆为“黑箱”，但现在我们可以向AI发问：“你为何提出这样的建议？”或者“请逐步阐述你得出这一结论的过程。”通过此类提问，AI正变得愈发透明和易于解释。因为我们可以借助问题来探究其思考过程，正如教授们通过提问来洞察学生的思考过程一样。重要的不仅仅是获取答案，更在于答案的合理性以及是否基于第一性原理。这在2018年是无法做到的。
其次，AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。因此，它并非模拟第一性原理的求解器，而是在模仿智能、模仿物理。那么，这种模仿对科学而言是否有价值呢？我认为，其价值无可估量。因为在众多科学领域，我们虽然理解第一性原理，如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但面对大型系统时，我们却难以模拟和理解。因此，我们无法仅凭第一性原理进行求解，这在计算上存在局限，甚至是不可能的。然而，我们可以利用AI，训练它理解这些物理原理，并借助其模拟大型系统，从而帮助我们理解这些系统。
那么，这种应用具体在哪些方面能够发挥作用呢？首先，人体生物学的尺度从纳米级开始，时间尺度则跨越纳秒至年。在如此宽广的尺度和时间跨度上，使用传统求解器是根本无法实现的。现在的问题是，我们能否利用AI来模拟人体生物学，以便更深入地理解这些极其复杂的多尺度系统？
这样，我们或许可以称之为创建了一个人体生物学的数字孪生体。这正是我们寄予厚望之处。如今，我们或许已拥有了计算机科学技术，使数字生物学家、气候科学家以及处理异常庞大复杂问题的科学家们能够首次真正理解物理系统。这是我的期望，希望在这一交叉领域能够实现这一愿景。
提及你们的医学院项目，对于香港科技大学而言，一所与众不同的医学院即将在这里诞生，尽管这所大学的传统专业领域是技术、计算机科学和人工智能。这与世界上绝大多数医学院截然不同，它们大多是在成为医学院后，再尝试引入人工智能和技术，而这通常会面临人们对其技术的怀疑和不信任。然而，你们却有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，并在这里推动技术的不断发展。这里的人们深知技术的局限性与潜力。我认为，这是一个千载难逢的机遇，希望你们能够紧紧抓住。
沈向洋：我们当然会采纳你的建议。香港科技大学一直以来在技术和创新方面有着卓越的表现，不断推动计算机科学、工程、生物学等领域的前沿发展。因此，作为香港第三所医学院，我们坚信自己能够走出一条与众不同的道路，将传统的医学培训与我们在技术研究方面的优势相结合。我确信，未来我们还会向你寻求更多的建议。不过，我想稍微改变一下话题，谈谈领导力。你是硅谷任期最长的CEO之一，可能已经远超其他人，担任英伟达CEO的时间已经长达30年或31年之久了吧？
黄仁勋：差不多32年了！
沈向洋：但你似乎从未感到疲倦。
黄仁勋：不，我其实感到非常累。今天早上到这里的时候，我还说超级累。
沈向洋：但你依然在不断前行。因此，我们当然想从你身上学到一些领导大型组织的经验。你是如何领导英伟达这样一个庞大组织的？它拥有数万名员工、惊人的收入和大量的客户，覆盖面极广。你是如何做到以如此惊人的效率领导这样一个大型组织的？
黄仁勋：今天我想说，我感到非常惊讶。通常情况下，你只会看到计算生物学家或者商科学生，但今天我们看到的计算生物学家同时也是商科学生，这真是太棒了。我从未上过任何商业课程，也从未写过商业计划书，我完全不知道如何下手。我依赖于你们所有人来给予我帮助。
我要告诉你们的是，首先你们要尽可能多地去学习，而我也一直在不断学习。其次，关于你们想全身心投入并视为一生事业的任何事情，最重要的是热爱。将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作，我认为这种思维方式会在你的心中产生很大的不同。英伟达就是我的事业。
如果你想成为一家公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地重塑自己。世界一直在变化，你的公司和技术也一直在变化。你今天所知道的一切，将来都会有用，但还远远不够，所以我基本上每天都在学习。我在乘飞机过来的路上，也在看YouTube，在和我的AI聊天。我找了一个人工智能做导师，问很多问题。AI会给我一个答案，我会问它为什么给出这个答案，让它一步步地告诉我答案，以这种方式向我解释，将这种推理应用到其他事情上，给我一些类比。有很多不同的学习方法，我利用AI。所以，有很多学习方法，但我要强调的是，你要不断学习。
关于担任CEO与领导者的心得，我总结了以下几点：
首先，身为CEO及领导者，你无需扮演无所不知的全能角色。你必须坚定地相信自己所追求的目标，但这并不等同于你必须对每个细微之处都了如指掌。信心与确定性是两个截然不同的概念。在追求目标的过程中，你可以满怀信心地前进，同时开放心态，欣然接受并拥抱其中的不确定性。这种不确定性实际上为你提供了持续学习、不断成长的空间。因此，要学会从不确定性中汲取力量，视其为推动你前行的朋友而非敌人。
其次，领导者确实需要展现出坚韧不拔的一面，因为周围有许多人都在仰仗你的力量，并从你的坚定中汲取勇气。然而，坚韧并不意味着你必须时刻隐藏自己的脆弱。在需要帮助时，不妨勇敢地寻求他人的支持。我始终秉持这一理念，无数次地向他人坦诚求助。脆弱并非软弱的表现，不确定性也不是信心的缺失。在这个复杂多变的世界中，你既可以坚强自信地面对挑战，也可以诚实地接纳自己的脆弱和不确定性。
再者，作为领导者，你的决策应始终围绕使命展开，以他人的福祉和成功为考量。只有当你的决策真正有利于他人时，你才能赢得他们的信任与尊重。无论是公司内部员工、合作伙伴，还是我们服务的整个生态体系，我始终在思考如何促进他们的成功，如何保障他们的利益。在决策过程中，我总是以他人的最佳利益为出发点，以此作为我们行动的指南。我认为这些可能很有帮助。
沈向洋：关于团队合作，我有个很感兴趣的问题想请教。你有60位直接下属需要向你汇报工作，那么你的员工会议是如何进行的？你是如何有效地管理这么多高层管理人员的？这似乎体现了你独特的领导风格。
黄仁勋：关键在于保持透明度。我会在大家面前明确地阐述我们的理由、目标以及我们需要采取的行动，我们一起协作制定策略。无论是什么样的策略，每个人都会在同一时间听到。因为他们都一起参与了制定计划，所以当公司要决定什么事情时，都是大家一起商量好的，不是我一个人说了算，也不是我告诉他们要怎么做。
我们共同讨论，共同得出结论。我的职责就是确保每个人都接收到了同样的信息。我通常是最后一个发言的人，基于我们的讨论结果，来明确方向和优先级。如果存在任何不明确的地方，我会消除这些疑虑。一旦我们达成共识，都理解了策略，我就会基于大家都是成年人的事实来推进工作。我之前提到的关于我的行为准则——不断学习、自信但拥抱不确定性——如果我不清楚，或者他们不清楚某些事情，我希望他们能够主动说出来。如果他们需要帮助，我希望他们能够向我们寻求支持。在这里，没有人会独自面对失败。
然后，当其他人看到我的行为模式——作为CEO、作为领导者，我可以展现脆弱的一面，我可以寻求帮助，我可以承认不确定性，我可以犯错——他们就会明白他们同样可以这样做。我所期望的就是，如果他们需要帮助，就勇敢地说出来。但除此之外，我的团队有60个人，他们都是各自领域的顶尖人才。在大多数情况下，他们并不需要我的帮助。
沈向洋：我必须说，你的管理方法确实成效显著。你在学位授予仪式上的演讲让我记忆犹新，你提及了香港科技大学的诸多数据，特别是校友创立的初创公司数量，以及我们学校培育出的独角兽企业和上市企业数量。这所大学确实以孕育新企业家和公司而著称。然而，即便在这样的环境下，我们今天仍有许多硕士生在此深造。你和你的团队在非常年轻的时候便创立了自己的公司，并取得了今天这样令人瞩目的成功。那么，对于我们的学生和教职员工，你有什么建议呢？他们应该在何时、为何开启自己的事业？除了你曾经向妻子许下在30岁前创办公司的那个，你还有其他的建议吗？
黄仁勋：那确实是我用来搭讪的小手段，并非真有其意。我16岁上大学，17岁时遇到了我的妻子，那时她19岁。作为班上最小的学生，面对250名同学中只有三个女孩的情况，而我又显得像个孩子，所以必须学会一些吸引注意的技巧。我走向她，告诉她，虽然我看起来年轻，但她对我的第一印象肯定是我很聪明。于是，我鼓起勇气说：“你想看看我的作业吗？”
接着，我向她许下了一个承诺，我说：“如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全优的成绩。”就这样，每个星期天我们都能约会，并且一整天都在一起学习。为了让她最终愿意嫁给我，我还告诉她，到我30岁的时候——那时我才20岁——我会成为CEO。我完全不知道自己当时在说些什么。后来，我们真的结婚了。所以，这就是我的全部建议，带着一点幽默和真诚。
沈向洋：我从学生那里收集到一个问题，他想知道：他在学校表现优异，但需要全神贯注于学习。他读了你的爱情故事后，担心如果自己也花时间谈恋爱，会不会影响到学业。
黄仁勋：我的建议是，绝对不会。但前提是，你必须保持优异的成绩。她（我的妻子）从未发现过这个小秘密，但我一直想让她觉得我很聪明。所以，在她来之前，我就先把作业完成了。等到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才，而且整整四年都是这样认为的。
沈向洋：有一位华盛顿大学教授在几年前发表了一个观点，他认为在深度学习这场革命中，像麻省理工学院（MIT）这样的顶尖美国大学其实并没有做出太多开创性的贡献。当然，他并非仅指MIT，而是指出整个美国顶尖大学在过去十年里的贡献相对有限。相反，我们看到像微软、OpenAI、谷歌的DeepMind这样的顶尖公司取得了惊人的成果，其中一个重要原因就是它们拥有强大的计算能力。那么，面对这样的情况，我们应该如何应对？是不是应该考虑加入英伟达，或者与英伟达展开合作？作为我们的新盟友，你能给我们一些建议或者帮助吗？
黄仁勋：你提到的这个问题确实触及了大学当前面临的一个严峻的结构性挑战。我们都知道，如果没有机器学习，我们就无法像今天这样推动科学研究的快速发展。而机器学习又离不开强大的计算支持。这就像研究宇宙离不开射电望远镜，研究基本粒子离不开粒子加速器一样。没有这些工具，我们就无法深入探索未知领域。而今天的“科学仪器”就是AI超级计算机。
大学面临的一个结构性问题是，研究人员通常都是自己筹集资金，一旦资金到手，他们就不太愿意与他人分享资源。但机器学习有个特点，就是需要这些高性能计算机在某些时间段内被充分利用，而不是一直闲置。没有人会一直占用所有资源，但每个人在某个时候都需要巨大的计算能力。那么，大学应该如何应对这个挑战呢？我认为，大学应该成为基础设施建设的引领者，通过集中资源来推动全校的研究发展。但这在像斯坦福或哈佛这样的顶尖大学中实施起来非常困难，因为这些大学的计算机科学研究人员通常能筹集到大量资金，而其他领域的研究人员则相对困难。
那么，现在的解决办法是什么呢？我认为，大学若能为全校构建基础设施，将能有效引领这一领域的变革，并产生深远影响。然而，这确实是大学当前所面临的一个结构性难题。正因如此，众多研究人员才会选择前往我们公司、谷歌、微软等企业实习或进行研究，因为我们能够提供访问先进基础设施的机会。随后，他们在返回各自大学时，会希望我们能够保持其研究的活跃性，以便他们继续推进工作。此外，还有许多教授，包括客座教授，会在从事教学工作的同时，兼顾研究工作。我们公司就聘请了几位这样的教授。因此，虽然解决问题的方法多种多样，但最为根本的，还是大学需要重新审视并优化其研究资助体系。
沈向洋：我有一个颇具挑战性的问题想请教你。一方面，我们欣喜地看到计算能力的显著提升以及价格的下降，这无疑是个好消息。但另一方面，你们的GPU会消耗大量能源，有预测指出到2030年，全球的能源消耗将大幅度增加。你是否担忧，因为你们的GPU，世界实际上在消耗更多的能源？
黄仁勋：我会这样回答你，我会采用逆向思考的方式。首先，我要强调的是，如果世界因为为全球AI工厂供电而消耗了更多能源，那么当这一切发生时，我们的世界将会变得更为美好。现在，让我为你详细阐述几点。
第一，AI的目标并非仅仅在于训练模型，而是在于应用这些模型。当然，去学校学习，单纯为了学习而学习，这本身并无不妥，它是一项崇高且明智的举措。然而，大多数学生来到这里，他们投入了大量的金钱和时间，他们的目标是未来能够取得成功并应用所学的知识。因此，AI的真正目标并非训练，而是推理。推理过程是高度高效的，它能够发现新的方式来储存二氧化碳，比如在水库中；它或许能够设计出新型的风力涡轮机；或许能够发现新的电能储存材料，或者更高效的太阳能电池板材料等。所以，我们的目标是最终创造出能够应用的AI，而非仅仅训练AI。
第二，我们要牢记，AI并不在意它在哪里进行“学习”。我们无需将超级计算机放置在靠近电网的校园内。我们应该开始考虑将AI超级计算机放置在稍微远离电网的地方，让它们使用可持续能源，而不是将它们放置在人口密集的区域。我们要记住，所有的发电厂原本都是为了满足我们家庭电器的用电需求而建设的，比如灯泡、洗碗机，而现在因为电动汽车的普及，电动汽车也需要靠近我们。但是，超级计算机并不需要靠近我们的家，它们可以在其他地方进行学习和运算。
第三，我希望看到的是，AI能够高效、智能地发现新的科学成果，以至于我们现有的能源浪费问题——无论是电网的浪费问题，电网在大多数时候都过度配置，而在少数时候又配置不足——我们都能够通过AI在众多不同领域来节约能源，从我们的浪费中节省能源，并期望最终能够节省下20%到30%的能源。这是我的期望和梦想，我希望能够看到，使用能源来进行智能活动是我们能够想象到的最好的能源利用方式。
沈向洋：我完全同意，将能源高效地应用于智能活动是最佳利用方式。若在某个地方，如中国大湾区（包括深圳、香港、广东等地）之外制造设备，其效率往往会降低，因为难以找到所有必需的组件。以DJI为例，这家本土商业无人机公司拥有令人赞叹的技术。我的问题是，当智能的物理层面变得日益重要时，比如机器人——尤其是自动驾驶汽车这一特殊类型的机器人——你对这些物理智能实体在我们生活中快速涌现的趋势有何看法？在我们的职场生活中，应如何把握并利用大湾区硬件生态系统的巨大潜力？
黄仁勋：这对中国和整个大湾区而言，都是一个绝佳的机会。原因在于，这个区域在机电一体化领域，即机械与电子技术的融合方面，已经具备了相当高的水平。然而，对于机器人而言，一个关键的缺失是理解物理世界的AI。当前的大语言模型，例如ChatGPT，擅长理解认知层面的知识和智能，却对物理智能知之甚少。例如，它可能不明白为何放下杯子时，杯子不会穿过桌子。因此，我们需要教导AI理解物理智能。
实际上，我要告诉你的是，我们在这方面正取得显著的进展。你可能已经看过一些演示，通过生成式AI，可以将文本转化为视频。我可以生成一个视频，开始时是我的照片，然后给出指令“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。既然我能通过指令让AI在视频中完成动作，那么为何不能生成正确的指令来控制机械臂完成同样的动作呢？因此，从当前的生成式AI到通用机器人的飞跃，其实并不遥远。我对这个领域的前景充满期待。
有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种。历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。
实际上，虽然只有三种机器人能真正实现大规模生产，但其中两种将会成为产量最高的。原因在于，这三种机器人都能在当前世界中部署。我们称之为“棕色地带”（即有待重新开发的领域）。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。凭借这三种类型的机器人，我们可以将机器人技术的应用扩展到极高的产量，这正是湾区这样的制造生态系统所具备的独特优势。
如果你深入思考，就会发现，大湾区是世界上唯一一个同时拥有机电技术和人工智能技术的地区。在其他地方，这种情况并不存在。另外两个机电工业强国是日本和德国，但遗憾的是，它们在人工智能技术方面远远落后，真的需要迎头赶上。而在这里，我们拥有独一无二的机会，我会紧紧抓住这个机遇。
沈向洋：听到你关于物理智能和机器人的看法，我感到非常高兴。香港科技大学在你所描述的这些方面确实很擅长。
黄仁勋：人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。
沈向洋：的确，随着我们新医学院的建立，我们将进一步推动这些领域的发展。但是，要实现所有这些美好的事情，我们仍然需要你们的支持，我们需要你们的GPU等资源。
（内容来源：腾讯科技特约编译金鹿）
继 Fortran、C、Java、Python 之后，AI 时代的现象级编程语言会是什么？
作者 | 沈向洋
在计算机科学 70 年的发展历程中，只出现过不到十个真正的“现象级”编程语言——即拥有数百万甚至上千万用户的语言。每一个时代的技术变革，都会催生出相应的主导语言：大型机时代的 Fortran、操作系统时代的 C/C++、互联网时代的 Java，以及云计算与数据科学时代的 Python。
如今，随着以 ChatGPT 为代表的大模型技术引发新一轮技术革命，我们不禁要问：AI 时代会诞生怎样的编程语言？GitHub Copilot 的主创 Alex Graveley 曾经指出，尽管 AI 正在改变代码的编写方式，但真正适应 AI 时代特点的编程语言范式还没有出现。
11 月22日，在深圳举办的 2024 IDEA 大会上，IDEA 研究院创院理事长、美国国家工程院外籍院士沈向洋发表了题为《从技术突破到产业融合》的演讲。在演讲中，他提出以上的深邃思考，并指出了一个更值得注意的事实：“在过去所有广受欢迎的编程语言中，还没有一个是由中国开发者创造的。”
沈向洋在2024 IDEA大会作主题演讲：“深圳是一座用迭代软件的速度迭代硬件的城市。只有在大湾区、在深圳才有这样的机会以这样的速度奋勇向前。”2024 IDEA大会现场展区。沈向洋介绍IDEA研究院的大模型探索。
大模型浪潮爆发，这个历史性的机遇正在到来。就像 C 语言与 Unix 系统的共生关系那样，新时代的编程语言必将与 AI 技术产生深度融合。它不仅要能够更好地表达 AI 的思维方式，还要能够充分利用 AI 的能力来提升开发效率。这将是一个全新的赛道，中国开发者同样有机会在这个领域做出开创性贡献。
沈向洋指出，在技术大爆发时期开展创新，对技术的深度理解尤为重要。他认为，从算力来看，未来十年 AI 的发展可能需要增长 100 万倍的算力，远超摩尔定律预言的100倍增长，而英伟达成为了 AI 行业最了不起、最成功的一家公司。
根据EPOCH AI的数据，每年最新的大模型对算力的需求都在以惊人的速度增长，年均增长率超过四倍（400%）。截至目前，全球已经“烧掉”了超过1000万张GPU算力卡。
“英伟达硬生生把自己从自己从做硬件、芯片的乙方变成了甲方，今天能拿得到英伟达的卡就可以说是成功了一半。”沈向洋称，“讲（GPU）卡伤感情，没卡没感情。”
沈向洋现场透露，明天黄仁勋会到香港科技大学接受荣誉博士学位的授予，而他准备现在和黄仁勋讨论一些关于技术、领导力和创业的故事，特别是在针对算力发展的问题，探讨未来十年还会不会像过去十年那样能够达到100万倍的增长。
作为见证了多个技术时代变迁的资深科学家，沈向洋在演讲中还分享了对 AI 时代技术创新的许多深刻思考：
“编程语言的变迁总是与技术革命相伴相生。就像 Unix 系统与 C 语言的关系，Web 服务器与 Java 的关系那样，AI 时代也必将催生新的编程范式。
“ChatGPT 展示了一种新的可能：当技术突破达到一定程度，可以跳过传统的产品市场匹配(PMF)过程，直接实现技术市场匹配(TMF)。
“从算力来看，未来十年 AI 的发展可能需要增长 100 万倍的算力，远超摩尔定律预言的 100 倍增长。
“AI 正在改变科研方式。从「确定方向」（ARCH）到「选择课题」（Search），再到「深入研究」（Research），每个环节都将被重塑。
以下是沈向洋演讲的主要内容，CSDN 精编整理了其中最引人深思的部分，欢迎在评论区分享您的真知灼见：
今天是 IDEA 研究院在深圳举办的第四届 IDEA 大会。回顾发展历程，三年前的第一届大会上，IDEA 首次向公众展示了研究院的工作成果。在第二届大会上，我们邀请了李泽湘教授、徐扬生教授、高文教授等学界翘楚进行深入对话。值得一提的是，这些学者都是我 90 年代初赴美留学时最早结识的中国学者。三十年后我们能在深圳重聚，恰恰印证了深圳作为创新创业热土的独特魅力。
经过四年发展，IDEA 研究院已发展成拥有 7 个研究中心、约 450名员工的科研机构。过去几年，人工智能的蓬勃发展让整个行业充满憧憬和期待。在人工智能发展进程中，“算力、算法、数据”这「三件套」始终是核心要素。接下来，我将从这三个方面，详细分享自己的观察和思考。
首先从算力说起。作为计算机领域的从业者，我们一直见证着整个计算行业过去四五十年来算力的不断提升。早期有著名的摩尔定律，英特尔提出每 18 个月算力增长一倍。但在过去十几年，随着人工智能特别是深度学习的发展，对算力的需求呈现出前所未有的增长态势。
根据 EPOCH AI 的数据，每年最新的大模型对算力的需求都在以惊人的速度增长，年均增长率超过四倍。这个数字意味着什么？如果按照这个增长速度，十年间算力需求的增长将达到惊人的 100 万倍。相比之下，传统的摩尔定律下 18 个月翻一倍的增长，十年也不过是 100 倍的增长。
这种算力需求的爆发式增长，使得 GPU 厂商英伟达成为了 IT 行业和人工智能领域最成功的公司之一。英伟达已经从一家单纯的硬件芯片供应商，转变为整个行业的核心支柱。现在行业里流传着这样一句话：“拿得到英伟达的卡，就成功了一半。”
让我们看看具体的数据：2023 年英伟达最新产品 H100 的出货量持续攀升，各大公司争相采购。包括马斯克最近就部署了一个拥有 10 万张 H100 卡的大规模集群。到 2024 年为止，微软、谷歌、亚马逊等科技巨头都在大量采购 H100 芯片。
为什么需要如此庞大的算力？这与大模型的发展密不可分。大模型不仅参数量巨大（从百亿到千亿，再到万亿参数），而且训练所需的数据量也在不断增长。更关键的是，要提升模型性能，对算力的需求会随参数量呈平方关系增长。这就解释了为什么过去十年英伟达的市值能够增长 300 倍，也说明了“算力就是生产力”这一论断的深刻含义。
在人才招聘方面，算力资源已经成为一个重要指标。有些企业会以“千卡人才”、“百卡人才”来形容人才规模，真正顶尖的甚至被称为“万卡人才”。IDEA 研究院在深圳市政府的支持下，已经拥有了上千张显卡的算力储备，在深圳算得上是“小土豪”级别的规模。
这种算力需求的变革被业界称为从“摩尔定律”到“黄氏定律”的转变。黄氏定律不仅体现在硬件算力的增长上，更重要的是反映了模型训练对算力需求的指数级增长。未来十年的算力需求是否会继续保持如此惊人的增长速度，这个问题值得我们持续关注和思考。
在算法方面，自 2017 年 Transformer 架构问世以来，人工智能、深度学习和大模型的发展基本上都是沿着这个方向，通过堆数据和算力来推进。但在 GPT-4 之后，我们看到了算法范式的新突破。特别是 OpenAI 推出的新技术，包括多模态的 GPT-4V 以及最新的 o1 推理学习能力，展现了算法创新的新方向。令人欣喜的是，近几个月来，国内也有一些公司，包括初创企业在 o1 这个方向上取得了显著进展。
这里我想详细介绍一下算法突破的思路。在o1出现之前，大家谈论的都是 GPT 系列，所有的工作都集中在预训练上，核心任务就是预测“下一个token”。其中很重要的技术背景是对所有数据进行高效压缩，使模型能够快速给出答案，实现“一问即答”。
而现在的范式变革引入了强化学习（Reinforcement Learning）的理念，模型具备了自我改善的能力。这种新方法的特点在于，它更接近人类的思考方式。不同于之前的快速思考模式，现在的模型在给出答案时会经历后训练、后推理的过程。这就像学生在解数学题时会先打草稿，验证一条路径是否正确，如果不对就回退尝试另一条路径。
虽然强化学习本身并不是一个新概念——比如几年前 AlphaGo 就使用强化学习打败了围棋世界冠军——但今天的创新在于它的通用性。过去的强化学习系统往往只能解决单一问题，而像 o1 这样的新系统可以同时处理数据分析、编程、物理、化学等多个领域的问题。我认为，在未来几年，沿着 Self-Reinforcement Learning (SRL) 这条道路，我们将看到更多令人惊艳的突破，期待 IDEA 研究院和国内的研究人员能在这个方向上有更多的思考和创新。
在讨论数据之前，我已经提到大模型的蓬勃发展不仅依赖于参数规模的增长，还需要海量数据的支持。让我和大家分享一些关于数据规模的具体数据。
三年前 GPT-3 发布时，使用了 2T（2 万亿）的 token 数据。到了 GPT-4 时代，模型训练使用的数据量增加到了 12T，在不断训练过程中可能达到了 20T。这个规模大致相当于目前互联网上可获取的优质数据总量。而未来如果 GPT-5 问世，按照我的估计，可能需要 200T 规模的数据。但问题在于，互联网上已经很难找到如此庞大的优质数据。这就引出了一个新的研究方向：合成数据。
为了让大家对这些数据规模有更直观的认识，我举几个例子：1 万亿 token 的数据量大约相当于 500 万本书，或 20 万张高清照片，或 500 万篇论文。从人类历史的角度来看，至今为止创造的所有书籍大约包含 21 亿 token，微博上有 38 亿 token，而 Facebook 上约有 140T 的数据。不过社交媒体上的数据质量普遍不够高，真正有价值的内容相对有限。
从个人维度来看，一个人读完大学，真正学到的知识量大约是 0.00018T，相当于 1000 本书的内容。如果觉得自己还没读到这个量级，也许现在开始该多读些书了。
有趣的是，ChatGPT 等 AI 模型的训练数据主要来自互联网。回顾互联网发展的 40 年，人们热衷于在网上分享信息，现在看来，似乎是在为 GPT 的训练做准备。AI 之所以如此智能，很大程度上得益于我们贡献的数据。这其中还有一个值得注意的现象：无论训练哪种语言的 AI 模型，底层的高质量数据主要是英文的。这意味着在 AI 时代，英语的重要性可能会进一步加强，就像互联网时代一样。
既然网上的数据已接近极限，AI 的进一步发展就需要依靠合成数据，这可能催生新的百亿美元级创业机会。
与 GPT 系列主要使用互联网文本数据不同，新一代模型（如 o1）需要更强的逻辑性，这些数据在网上往往找不到。比如在编程领域，我们需要知道具体的步骤是如何一步步完成的。在 IDEA 研究院，在郭院长的带领下，我们开展了高质量训练数据的项目，为大模型持续提供新的“养分”。
我们的合成数据方法并非盲目生成，而是建立在严谨的方法论基础上。我们首先建立语境图谱，在此基础上进行数据合成。这些合成数据经过大模型预训练后，已经展现出很好的效果。
除此之外，我们还在探索另一个维度的问题：私域数据安全孤岛。由于数据安全考虑，许多私域数据无法直接共享使用。为此，我们开发了 IDEA Data Maker，将这两个方面结合起来，通过语境图谱生成新的语料，解决过往文本数据合成方案的多样性匮乏等问题。该技术为合成数据引入“指导手册”，以图谱为纲，指导用于合成的语境采样。实验结果显示，IDEA 团队的方案能持续为大模型带来能力提升，表现超过目前的最佳实践（SOTA）模型；从 token 消耗来看，平均节约成本 85.7%。目前，该技术内测平台已开放，通过 API 提供服务。
在讨论了 AI 发展的「三件套」之后，我想分享 IDEA 研究院近一年来的思考和实践。特别是大模型蓬勃发展给我们带来的机遇。
ChatGPT 的出现给我们带来了深刻启示——它在推出后仅用两个月时间就吸引了全球 1 亿用户，成为一个令人瞩目的技术现象。这种现象打破了我们对产品发展的传统认知。在互联网时代，我们常说 PMF（Product-Market Fit，产品市场匹配）。对这个概念的理解，我多次请教过美团的王慧文，在清华的一堂课上，他专门讲解了 PMF 的内涵。
但 ChatGPT 的成功告诉我们，它实际上跳过了 PMF 的过程，直接实现了TMF（Technology-Market Fit，技术市场匹配）。当技术发展到一定程度，就可能实现这样的跨越式突破。在 IDEA，我们天天在追求一些极致的技术，也在思考：如果有技术出来，是否可以一步到位？这当然是我们的期望，我们一直在朝这个方向努力。
顺着 TMF 的思路，我想讲一个最近我们特别关注的方向：计算机编程语言。作为一个学习计算机的人，我自己就编写过十几种不同的编程语言，在不同的阶段做不同的项目时都会用到它们。
在这里我想提出一个重要观点：纵观全球，有那么多的编程语言，包括小语言、大语言、中型语言，但基本上没有一个被广泛使用的语言是由中国人发明、中国人创造的。这种现象是有机会改变的。
让我给大家举几个例子，说明什么是现象级的语言。在过去七八十年的计算机科学发展历程中，出现过的现象级语言不超过十个。这里的“现象级”是指至少有几百万、上千万用户在使用这个语言编程。比如早期的 Fortran，当时是和 IBM 大型机绑定的，做三角计算都要用 Fortran 语言。70 年代出现的 C 语言，是与 Unix 操作系统紧密相连的，甚至可以说 Unix 系统就是用 C 语言构建的。到了 90 年代互联网兴起时，我师兄开发的 Java 语言被大量程序员采用，主要用于开发 Web 服务器。而在过去十几年，Python 因为在科学计算方面的便利性，特别是在云计算平台上的广泛应用，成为主流语言。如果你问问自己的孩子在学什么编程语言，大概率会是 Python。
那么，在今天的大模型时代，会不会出现新的现象级语言？这个问题不是只有我一个人在思考。比如说 GitHub Copilot 的创始人 Alex Graveley 就指出，AI 编程还没有形成新的编程语言范式。编程语言是最根本的技术创新方向之一。
有了语言之后，就需要探索大模型的技术创新方向。在大模型能力已经达到新高度的今天，一个关键问题是：我们如何将这种能力转化为实际应用？在哪些场景中可以发挥其最大价值？
在所有的应用方向中，我特别要强调 AI For Science（科学智能）的重要性。可以说，在当前阶段，很难想象有什么比 AI For Science 更重要的方向。如果我们要做人工智能研究，一方面要全力推动大模型技术的落地，另一方面也要关注它在科学研究中的应用。
这让我想起二十多年前在微软亚洲研究院做过一个关于如何做科研、如何做学问的报告。我把科研工作分成了三个不同的层次：ARCH（确定方向）、Search（选择课题）、Research（深入研究，一而再再而三地探索）。现在，我们希望 IDEA 的工作能为中国的科研人员、年轻学生在做科研时提供更好的支持。
人工智能的发展正在对社会产生深远的影响。这个问题太重要了，需要我们认真思考。我们今天要讨论的是 AI 治理问题，包括它对民众的冲击、对公司的冲击、对监管的冲击、对社会发展的冲击。
人工智能的影响究竟是如何发生的？八年前，人们还在讨论社交媒体的影响，而今天我们必须要讨论人工智能的影响。过去十几年的发展令人震惊：人类引以为傲的能力正在一个个被 AI 超越。下象棋、下围棋就不必多说，现在AI在阅读理解、图像识别和检测等领域的能力都已经逐步超越人类。更令人震撼的是，这些能力的提升已经不是单点突破，而是通用人工智能整体能力的提升，这使得人工智能对社会的影响变得异常深远。
现在，全球范围内都在讨论 AI 治理问题。我有幸在今年上海人工智能大会上与我的导师瑞迪教授、布卢姆教授和姚期智教授一起讨论这个议题。
从社会发展的角度来看，我们习惯用 GDP 来衡量发展水平。但 GDP 这个概念其实是很新的。在农业社会之前，根本不存在 GDP 增长的概念，因为人们连温饱都难以解决。农业社会发展后，人们有了剩余产能，但 GDP 年均增长仍然只有 0.1% 至 0.2%。到了工业社会，这个数字提升到 1% 至 2%。信息社会的 GDP 年均增长达到了 3% 至 4%，这里说的都是全球的大致数字。
那么，在即将到来的 AI 社会，会发生什么？一些经济学家预测，随着人工智能数量超过人类数量，机器人数量急剧增加，生产效率将获得巨大提升。在这样的 AI 世界中，GDP 年均增长可能达到十几个百分点。
这就带来了一个根本性的问题：从 AI 带来的经济最大增长，能否实现人类的最大福祉？这是每一个从事技术研发、推动产业落地的人都必须思考的问题。对于在座的各位，特别是在 IDEA 研究院从事技术研发的同事们来说，在推动人工智能发展的同时，这个问题值得我们深入思考。 我的分享就到这里，感谢大家的阅读！
来源：AI 科技大本营（ID：rgznai100）
坐落于
河套深港科技创新合作区的
（简称“河套合作区”）
粤港澳大湾区数字经济研究院
（以下简称IDEA研究院）
是一家致力于人工智能
和数字经济领域前沿研究的
国际化创新型研究机构
IDEA研究院总部基地
2020年，IDEA研究院正式落户于河套深圳园区，今年8月7日，IDEA研究院总部基地正式竣工，并从全球范围内引进了10名顶尖人才担任领军科学家。
由其主办的IDEA大会
每一届都是粤港澳大湾区
人工智能领域内的盛会
2024 IDEA大会召开
多项最新成果公布
11月22日，由IDEA研究院主办的2024 IDEA大会顺利举行，大会发布了一系列前沿研究与产业落地成果。
大会上，IDEA研究院创院理事长、美国国家工程院外籍院士沈向洋介绍，IDEA研究院近年蓬勃发展，目前7个研究中心已有约450名员工。在具身智能领域，IDEA研究院将与腾讯合作，在河套深圳园区落地建设福田实验室，聚焦人居环境具身智能技术。
沈向洋发布IDEA研究院最新产研成果及战略规划
大会现场，IDEA研究院推出低空管理与服务操作系统OpenSILAS 1.0（Alpha版），还携手17家产业伙伴发起开放智能融合低空系统（OpenSILAS）创新联合体，旨在打造开放共享、技术领先的系统和平台，建立有实际系统支撑的标准体系。
这是全球首个将市域级低空空域数字化，可融合城市级CIM底座与智算算力的低空管理与服务操作系统，被业内称为“低空大脑”。
OpenSILAS创新联合体启动仪式
现场，沈向洋表示，低空经济发展中有多个关键要素，包括应用为王、政府为主、技术为底、安全至上，其中安全是重中之重，唯有实现了安全，才能实现大规模飞行，而安全，又与效率、成本等要素紧密相联。
针对安全这个“重中之重”，IDEA研究院《低空经济白皮书3.0》推出了低空安全体系。白皮书从“点-飞行安全”“线-航路安全”“面-运行安全”“体-社会安全”四个维度指出构建低空经济安全体系的重要性和紧迫性，认为规模化低空经济要解决安全、效率、成本三大问题，为行业发展提供前沿洞察与指引。
IDEA研究院发布了《低空经济发展白皮书3.0》
此外，本次大会上，IDEA研究院多位负责人登台介绍了最新研究成果与落地情况。
IDEA研究院（署理）院长郭健介绍决策大模型
IDEA研究院副院长幺宝刚介绍化学大模型
IDEA基础软件中心负责人张宏波介绍Moonbit
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2022年以来，IDEA团队从目标检测出发，打造精准度、通用性、泛化能力兼优的DINO系列视觉大模型。本次大会发布了该系列最新的DINO-X通用视觉大模型，拥有真正的物体级别理解能力，实现开放世界（Open-world）目标检测。无需用户提示，直接检测万物。
DINO-X基座大模型具有零样本检测能力
另外，IDEA团队推出行业平台架构，通过一个大模型基座，结合通用识别技术，让模型不需重新训练，就可边用边学，支撑多种多样的B端应用需求。
在初创生态方面，IDEA的一众生态企业，如识渊科技、AI玩伴机器人爱小伴、GPU加速电影工业渲染器Smaray慧光追等，也在IDEA大会上悉数亮相。
沈向洋介绍IDEA研究院与识渊科技共建实验室
亿家亿伴智能科技有限公司创始人、CEO郭志
IDEA研究院讲席科学家王嘉平
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扎根河套合作区
IDEA研究院四年蜕变之路
“我有了一个 IDEA。”2020年11月1日，沈向洋在深圳全球创新人才论坛上宣布IDEA研究院成立，至今已走过四个年头。
创立之初，沈向洋怀揣着以全新机制推动技术应用的愿景，将这座国际化创新研究机构定位为立足社会需求，推动AI技术发展，研发颠覆式创新技术并回馈社会，让更多人从数字经济发展中获益。
四年间，深圳这座“创新之城”吸引了院士、学者等顶尖人才，科学家、企业家与创业者纷至沓来，高校、产业与科研机构实现深度跨界融合。而IDEA研究院，也在这片充满活力与创意的沃土持续爆发创新火花。
2021年，首届IDEA大会举办，IDEA研究院一举发布六大科研成果，并与万科、美团、九坤三家知名企业分别成立联合实验室。2022年，IDEA大会再度发力，现场揭晓近10项科技成果，其中《低空经济白皮书—深圳方案》引发行业关注与思考。2023年，IDEA大会发布视觉提示模型T-Rex、Think-on-Graph思维图谱技术、MoonBit月兔等一系列重量级研发成果，并宣布进军低空经济领域。
时至今日，IDEA大会已然成为业内瞩目的“科创盛宴”。
“来到深圳、来到福田、来到IDEA研究院都是为了成就一番事业。”沈向洋特别感谢过去四年深圳福田对IDEA研究院不遗余力的支持。
在布局新一代人工智能产业方面，深圳福田始终走在前列。自2019年起，福田区便陆续发布涵盖大模型、算力服务、产业空间、创新平台、应用示范等13个方面的全方位政策支持。
今年，福田区提出打造人工智能先锋城市核心区的目标，推出人工智能产业相关行动计划，通过强化算力、数据等关键创新要素供给，为大模型训练提供保障，加速人工智能产业企业集聚。
此次IDEA大会发布的多项最新研究成果，不仅彰显了其科研实力，更是福田区在人工智能产业布局方面取得的显著成果。
加速集聚科创资源
助力数字经济发展再上新台阶
根据公开信息，河套合作区深圳园区已聚集科技企业447家、科研机构23家，平均每平方公里有38个高端科研项目。
作为业态多元且成熟的中心城区，福田区为其发展营造了浓厚的产业氛围。据福田区科技和工业信息化局数据，截至2024年上半年，福田区规模以上人工智能企业突破300家，实现增加值37.71亿元，同比增长3.0%。
《河套深港科技创新合作区深圳园区发展规划》明确，加快布局人工智能与数字经济发展前沿领域。抢抓人工智能产业发展先机，搭建人工智能开放创新平台，支持智能传感器、人工智能算法、图形处理芯片等基础软硬件开发，打造智能制造无人工厂示范基地、智能网联全无人自动驾驶公交应用示范区，推动人工智能与数字产业发展。
《河套深港科技创新合作区香港园区发展纲要》提出，构建开放型人工智能平台，为企业提供基础硬件和软件开发的支援，包括智能传感器及边缘端、智能设备及系统、人工智能算法、人工智能大模型、人工智能行业模型、芯片设计及封装测试等。与河套深圳园区在包括智能制造、智慧医疗、智能网联汽车及无人驾驶等领域展开创新应用的试点示范。促进香港与内地和国际的合作，推动人工智能技术的落地，加速AI+产业发展。
未来，河套深圳园区将加速集聚科创资源，推动创新要素跨境便捷流动，促进人工智能产研融合发展，加快构建人工智能产业生态，为深圳低空经济发展提供科技创新支撑，助力数字经济发展再上新台阶。
（信息来源：河套发展署、深圳特区报、福田区科技和工业信息化局）
来源：深圳梦（微信号ID：SZeverything）综合
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