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2024-08-01 从庞大到精巧　让AI大模型更接地气人工智能大模型以其庞大的参数规模和海量的训练数据量著称，需要由数千块AI芯片组成的服务器集群来支撑其运算。相关数据显示，在10天内训练1000亿参数规模、1PB训练数据集，约需1.08万个英伟达A100GPU。这一数字揭示了AI大模型背后巨大的经济成本。　　近日，AI初创企业Anthropic的CEO兼总裁达里奥·阿莫代（Dario Amodei）在一档播客节目中表示，目前公司正在开发的AI模型训练成本高达10亿美元，他预计，AI模型的训练成本在2027年之前提升到100亿美元，甚至是1000亿美元。　　在此背景下，轻量化大模型的概念应运而生，对大模型进行量化、剪枝等压缩操作，已成为模型部署过程中常用的策略。这些技术旨在降低模型的计算复杂度和减少存储需求，从而加快模型推理速度，降低运行成本，并使其更易于在边缘设备或资源受限的环境中部署。这一理念不仅有利于实现“双碳”目标，也为AI技术的普及和落地应用开辟了新的道路。　　知识蒸馏技术助力降低算力成本。近日，谷歌DeepMind开源了Gemma 2，这是其小型语言模型系列的下一代产品。谷歌团队在Gemma 2的架构上进行了多项改进，特别是引入了知识蒸馏（Knowledge Distillation，简称KD）技术。这是一种机器学习技术，主要用于模型压缩和迁移学习，其核心思想是通过将大型模型（即“教师模型”）的知识传递给小型模型（即“学生模型”），以提高小型模型的性能。这种技术在不牺牲性能的前提下，大幅减少了模型的计算资源需求，使得Gemma 2不仅在同类规模的模型中表现出众，甚至能与两倍于其大小的模型性能相媲美。　　Gemma 2的发布，无疑延续了近年来小型、开源语言模型家族蓬勃发展的行业趋势。微软的Phi和Meta的Llama等模型，同样通过引入创新的架构改进（如GQA等）以及利用高质量的训练数据，实现了远超传统小型模型的卓越性能。这一系列模型的涌现，不仅是技术进步的结果，更是为了满足更广泛应用场景的需求。通过软硬件协同、算法优化和模型压缩等多种手段，大模型正逐步实现更高效、更经济、更亲民的目标，从而推动人工智能技术的广泛应用和发展。　　创新模型量化方法，让大模型“瘦身”90％。此前，清华大学和哈工大的一项联合研究提出了大模型1bit极限压缩框架OneBit，包括全新的1bit线性层结构、基于量化感知知识蒸馏的深度迁移学习等。1bit量化模型在计算上具有优势，参数的纯二进制表示，不但可以节省大量的空间，还能降低矩阵乘法对硬件的要求。该架构首次实现大模型权重压缩超越90％并保留大部分（83％）能力，对于实现大模型在PC端甚至智能手机上的部署意义非凡。　　轻量化大模型在端侧AI中的应用尤为重要。它降低了边缘计算的成本门槛，使更多应用程序和用户能够使用大模型进行推理计算，从而推动了AI向端侧场景的落地。小米集团NLP首席科学家王斌此前指出，大模型将逐渐演进为小模型，并在本地部署中发挥重要作用。这不仅符合技术发展的趋势，也有利于满足差异化的应用需求。　　轻量化大模型之所以受到如此广泛的关注，是因为它解决了AI技术在实际应用中的诸多痛点问题。传统的大型语言模型虽然性能强大，但往往因为计算复杂度高、存储需求大而无法在资源受限的设备上高效运行。而轻量化大模型则通过减少模型的参数数量和降低复杂度，降低了对硬件资源的要求，使得AI技术能够更广泛地应用于移动设备、边缘计算和实时应用等场景。（记者　吴双）来源：人民邮电报
2024-08-01 给现代农业插上数字翅膀当下，科技正成为建设农业强国，实现农业现代化的重要驱动力。相比依靠经验的传统农业生产，如今数字技术的深入应用，让农民在种植、养殖、加工等方面，更加精准可控。在此背景下，“农业数字化技术员”等相关新职业应运而生。　　新需求诞生新职业。随着农业生产方式的转型升级，数字化、智慧化成为发展新趋势，对于农业相关数据的采集、分析和应用也提出了更高的要求。农业数字化技术员在充分掌握农业生产相关知识的基础上，应用物联网、大数据等技术，为种植、养殖等生产作业环节，提供更加智慧化的解决方案，推动资源节约和高效利用，实现农业高质量发展。　　新职业前景广阔。从提升生产效率的角度上说，越来越多的农业从业者更加重视数字技术的应用，需要更多的农业数字化技术员为产业赋能。同时，作为新职业的农业数字化技术员，其工作标准和培训路径不断完善，职业认定和评价稳步推进，未来的发展空间也在持续拓宽。　　农业现代化的发展，既为相关从业者提供了实现人生价值的广阔舞台，更要求他们不断提升职业技能，以适应时代的新变化。如今，以“农业数字化技术员”为代表的“新农人”队伍不断壮大，他们为农业插上了数字的翅膀，也让更多农民享受到农业数字化带来的便利。（窦皓）来源：人民日报
2024-08-01 提升现代化水平打造自主可控的制造业产业链供应链党的二十大报告强调“着力提升产业链供应链韧性和安全水平”。《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出，健全提升产业链供应链韧性和安全水平制度，抓紧打造自主可控的产业链供应链。提升制造业产业链供应链现代化水平，增强其安全性和竞争力，已成为我国经济高质量发展的重要议题。制造业作为实体经济的主体，是实现我国经济高质量发展的重要力量。提升制造业产业链供应链现代化水平，不仅是应对百年未有之大变局和全球产业链供应链大调整、大重构的现实选择，更是推动产业高质量发展、加快构建新发展格局的必然要求。制造业产业链供应链现代化的影响因素抗冲击性。制造业产业链供应链现代化的重要表现之一是在遭遇外部冲击或发展环境发生重大变化时，产业链供应链能展现出较强的韧性和抗冲击能力。而制造业产业链供应链抗冲击能力的强弱主要取决于产业链关键环节的自主可控程度以及产业集群的先进程度。成长性。产业链供应链数字化贯通有利于增强中国产业链供应链的韧性并推动其纵向深化。主体企业尤其是高端智能制造业和先进装备制造业企业的数字化转型，能显著促进产业链供应链结构多元化发展。根植性。产业根植性的强弱取决于产业关键要素投入的稳定性和可替代性。根植性越强的产业越不容易因外部市场竞争和冲击遭受破坏，与之相关联的产业也能表现出更强的发展韧性。经济性。要素成本是影响制造业产业链供应链现代化的基础性因素。一是生产要素成本影响企业的盈利能力和生产效率；二是生产要素成本影响企业的创新积极性；三是生产要素成本关系产业链运行风险。制造业产业链供应链现代化水平提升的动力机制夯实产业基础能力是现代化的根本。产业基础能力主要包括产业发展所必需的核心基础零部件、先进基础工艺、关键基础材料和产业技术基础等工业“四基”。产业基础影响和决定着产业发展质量，是保障制造业产业链供应链控制力和竞争力的关键能力。现阶段，中国产业基础能力仍相对薄弱，核心基础零部件和关键基础材料对外技术依存度仍然较高。因此，夯实产业基础能力是提升制造业产业链供应链现代化水平的根本。夯实产业基础能力能够提高产业链供应链的竞争力和安全水平，是产业发展的根本条件和动力之源。强化产业链创新发展是现代化的支撑。创新是引领发展的第一动力，是推动新型工业化和现代化产业体系建设的强大引擎。科技创新能够催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素。建设安全性强的现代化产业体系需要以强大的科技创新能力为支撑。强化产业链创新发展不仅能推动相关产业变革，充分激发创新活力，释放产业潜力，助力建设自主可控和先进高效的数字化、智能化、绿色化产业链供应链现代化体系，还能推动中国制造业从低附加值向高附加值转变，增强自身抗冲击能力。加快数字化低碳转型是现代化的重要路径。党的二十大报告提出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群；加快发展方式绿色转型，推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式。首先，数字化低碳转型能够推进产业智能化、绿色化发展，有助于建设更加完善、先进的现代化产业体系。其次，数字技术的应用和绿色低碳理念的普及，能够推动中国制造业由高能耗、低附加值的传统生产模式，转为低排放、高附加值的先进生产模式。最后，数字化低碳转型还能够促进制造业提质增效，推动制造业生产方式变革。增强产业链控制能力是现代化的关键。产业链控制能力越强，其韧性就越大，现代化水平就越高。因此，增强产业链控制能力是提高制造业产业链供应链现代化水平的关键。完备的现代化产业体系能够有效增强中国制造业产业链上下游协作能力。完善产业结构，加快建设现代化产业体系，是增强产业链控制能力的必然要求；而实现关键环节自主可控是增强产业链控制能力的基础。政策支持与合理布局是现代化的保障。产业区域布局作为产业链供应链现代化水平的空间投影，反过来也会直接影响产业链供应链的现代化水平。有力的政策支持和合理的区域布局是制造业产业链供应链现代化的坚实保障。因此，应协调资源配置，提高资源利用效率，鼓励企业加大研发投入，获取可持续性竞争力，同时推动产业在区域间合理布局。提升制造业产业链供应链现代化水平的建议第一，实施产业基础再造，提高协同发展能力。一是充分发挥新型举国体制优势，提升产业基础能力。高效配置科创力量和研发资源，加强跨领域、跨学科交流合作，健全关键核心技术攻关新型举国体制，打造良好的创新生态。同时，引导企业树立质量为先、精益求精的意识，破解高素质人才匮乏难题，补齐工业“四基”短板，为产业提质增效打好基础。二是建立协调发展机制，增强产业链韧性。加强链上企业间的合作并建立平台资源共享机制，通过技术转移和经验借鉴，缩短关键核心技术研发周期，降低产业发展风险。同时，清理制约人才、资本等要素自由流动的制度障碍，完善公平竞争审查制度，规范市场竞争行为，建立协同攻关的体制机制。第二，打造研发创新平台，整合科技创新资源。一是打造区域科技创新引擎，夯实研发创新体系之基。将产业集群与区域特色相结合，打造服务于地方产业且适配度较高的技术研发机构，构建区域产业共性技术研发体系。同时，推动建设一批产业技术研发中心、先进制造业技术创新中心等重大平台，引导其与相关领域产业链供应链紧密对接，消除科技创新中的“孤岛现象”。二是整合科技创新资源，突破关键核心技术壁垒。为应对产业链供应链存在“断链”的隐患，既要面向全球广纳贤才，打造高水平的科研团队，进行长期技术攻关，以实现核心技术自主可控；也要推进产学研一体化，加强各主体间深度融合，促进产业链和创新链双链耦合。第三，推动数实融合发展，构建绿色生态体系。一是推动数字经济和绿色生态深度融合、联动发展。利用数字技术实现企业办公、生产、运输、服务等全流程的绿色化，并制定监测数据的采集流程和使用规范，确保绿色价值链和供应链安全稳定。加快建设数字化和绿色化协同发展示范区，探索可复制推广的发展经验。二是以实体经济数字化转型推进绿色生态体系建设。鼓励传统产业综合运用云计算等新一代信息技术，实现碳排放精细化管理。以数字化促进绿色化，加强生态产业数字应用的创新探索，促进资源最优利用与高效分配，实现1+1>2的整体效益，进而推动绿色生态体系建设。第四，培育产业链链主企业，增强产业控制能力。一是坚持激励赋能，培育一批具有生态主导能力的链主企业。规范链主企业遴选标准，为链主企业提供资金、人才、平台等要素支持，激励其在产业生态聚合、链条价值提升、产业协同创新和融通发展等方面持续发力。同时，链主企业应主动承担延链、补链、强链等责任，积极开展关键核心技术攻关研究，并通过资源共享、产业配套和技术支持，带动制造业产业链上下游企业合作共赢。二是压紧压实主体责任，规范链主企业的市场行为。构建链主企业考核评价指标体系，综合评价链主企业发挥产业链带动作用实效，考察其生态主导力和产业链控制力。预防链主企业在所属行业中的过度垄断行为，维护公平竞争的市场秩序。第五，坚持走专精特新之路，充分发挥引领示范作用。一是建立梯度培育体系，发挥引领示范作用。在认定专精特新中小企业时，帮助企业了解自身实力和潜力，认清发展短板和改进方向。同时，充分发挥优质企业引领带动作用，通过在产业链中的示范效应，为其他企业提供经验借鉴。二是发挥政府导向作用，培育专精特新企业。既表彰奖励产品附加值高、产业配套能力强、细分领域技术领先的“单项冠军”和“独角兽”企业，也鼓励扎根于单一领域且在该领域内具有一定影响力的企业，以此形成良性产业生态，更好发挥各自优势。第六，优化区域发展格局，拓展国际合作空间。一是构建优势互补、错位发展的国内制造业发展新格局。立足区位优势、禀赋条件、竞争优势等，制定区域制造业发展规划，建立优势互补、互利共赢的竞合关系，实现区域间制造业错位协同发展，避免制造业同质化竞争。围绕重点发展领域，启动重点产业园区建设工作，打造产业协作配套基地，积极延伸产业链后端。二是拓展国际合作空间，形成双向开放的格局。以共建“一带一路”倡议为契机，加强制造业企业跨国合作，部署一批强化多边经贸合作的重大项目；持续削减关税及非关税壁垒，吸引优质外商来华投资，借助国外先进技术推动中国制造业转型升级。（黄庆华潘皖杨碧霄刘倩作者单位：西南大学经济管理学院）来源：经济参考报
2024-08-01 让民营企业在科技创新中释放更多活力近日，受国务院委托，国家发展改革委相关负责人向十四届全国人大常委会第十次会议作了国务院关于促进民营经济发展情况的报告。报告显示，2012年到2023年，民营企业占全国企业总量由79.4%提高至92.3%，民营企业进出口额年均增长11.1%，占全国进出口总额的比重由30%左右增长至50%以上。民营经济已成为推动我国发展不可或缺的重要力量。《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》（以下简称《决定》）提出，支持有能力的民营企业牵头承担国家重大技术攻关任务，向民营企业进一步开放国家重大科研基础设施。《决定》作出的上述部署，是进一步优化民营经济发展环境，构建高水平社会主义市场经济体制的重要举措。《中国民营企业发明专利授权量报告（2021）》显示，2021年我国发明专利授权量达69.6万件，排名前十位的国内企业中，民营企业占据七席。民营企业已然成为我国市场经济发展不可或缺的力量，更是科技创新与实践的重要主体。经济发展离不开科技创新。我国一些大型民营企业之所以能在市场上长期占据主动，很大程度上得益于企业本身对技术创新的重视；一些后起之秀也是通过提高相关产品科技含量，成功在市场站稳脚跟。民营企业转型发展、加大科技创新投入，是市场需求不断变化的结果，也是经济转型升级的导向使然。《决定》提出“完善民营企业参与国家重大项目建设长效机制”，进一步释放出积极信号，将引导民营企业更加注重研发创新，不断提升自身实力，并最终反哺市场，助力经济社会发展。实际上，在《决定》提出相关方针政策之前，我国已有一批民营企业在政策支持下参与到国家重大技术攻关任务中。今年6月，由中国航天科技集团八院抓总研制的重复使用运载火箭首次10公里级垂直起降飞行试验圆满成功。此次飞行试验所用火箭，是目前我国验证重复使用运载火箭技术的标杆产品，其所使用的3台推力70吨级的液氧甲烷发动机，由我国民营企业研制。火箭发动机是运载火箭的关键构成，航天领域“国家队”邀请民营企业参与高精尖技术研发，并将一部分关键配套交予民营企业承担，充分体现了民营企业的科技创新实力，也意味着民营企业的发展之路将越来越宽，在多条科技前沿赛道上更好实现自身价值。普通人认知中“高大上”的航天事业已经有了民营企业的身影，民营企业参与其他高精尖技术合作，乃至由民营企业牵头承担国家重大技术攻关任务，也将逐步成为现实。我国民营企业成长于改革开放和市场经济的浪潮中，对产业发展形势有着敏锐的感知。民营企业参与、牵头国家重大技术攻关，也是为我国科技力量发展注入新鲜血液，将充实并助力提高我国整体科技力量，并凭借其更为灵活多变的市场化思维等优势，为我国重大技术攻关任务提供更多机遇和可能。从全球角度看，在当前事关发展的许多领域，世界各国之间比拼的是“入局速度”。在国家重大技术攻关中，民营企业的参与作为有益补充，将助力提升技术实践落地的速度，为国家发展赢得更多主动权。（作者：陈城）来源：光明日报
2024-08-01 以数据要素投入增强产业链韧性《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》指出：要“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享”，并进一步就“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”“健全提升产业链供应链韧性和安全水平制度”作出重要部署。数据要素作为数字经济时代新型的生产要素，能够通过提升人工智能应用水平、提升公司治理水平和引导企业进行动态调整等途径，对增强产业链韧性产生重要影响。通过增加数据要素投入，可以有效提升人工智能应用水平，进而增强产业链韧性。基于数据的泛在性和易获取性，企业能获取大量与其内部生产和外部运行网络相关的数据，但数据本身并不具有价值，要使数据转化为数据要素并发挥要素价值，就需要依赖基于人工智能整合的云计算、数据挖掘、区块链等技术，将数据与人工智能技术相结合，从而有效挖掘、提取和利用大数据中呈现的规律信息，进一步优化内部生产和外部网络运行算法。从外部生产网络运行来看，核心企业拥有上游采购和下游销售的大数据，对这些大数据波动背后规律的呈现和利用、对未来市场发展动向的预测以及对网络薄弱链条和节点的实时洞悉，都需要基于具有大数据收集、分析和应用能力的人工智能来完成。从企业内部生产来看，只有企业拥有的数据要素与企业现有资产有效融合，才能更大限度发挥数据要素的自身价值和乘数效应，达到数据要素无形资产与有形资产的互补和融合，而这种融合主要基于人工智能应用，因此需要不断提升人工智能应用水平。进一步地，基于大数据优化的人工智能应用，一方面能够较为敏感地预测外部不确定性风险的冲击，做到快速预警和处置，及时对产业链补链强链，从而提升核心节点企业的风险应对韧性；另一方面，当市场需求和供给发生重大变化时，企业基于人工智能的柔性化生产，能快速有效调节企业内部的生产流程，实现产能转换，熨平库存波动，从而有效提升产业链韧性。通过增加数据要素投入，可以有效提升公司治理水平，进而增强产业链韧性。数据要素对公司治理水平的提升主要体现在：首先，能够改善委托代理问题。公司委托代理问题出现的一个重要原因是委托方和代理方的信息不对称，造成与公司运行目标的不一致。传统条件下，委托方对公司运行情况大多是通过经理人提供的财务报表等数据进行了解，对公司业务的具体运营相较于经理人处于信息劣势的一方。此外，公司虽然可以提高招聘经理人的条件，以期聘用能力更强的经理人，但是经理人是否能够有效处理公司特定业务，在公司运行中是否能够作出与公司战略相一致的决策，委托方依然难以进行有效监管。而基于数据要素投入的公司治理能够有效破解这一问题。一方面，基于对公司运营活动数据的实时记录，通过人工智能、大数据分析等技术，能够有效监控公司业务活动走向，降低公司的监管成本和决策时滞，使公司控制层和管理层能够及时调整公司运行策略，适应市场供求变化，提升对公司运行的监管和资源配置效率。另一方面，在基于数据的监督管理下，经理人的决策行为和决策后果被有效记录，委托方能够得到经理人行为的实时反馈，进而强化对经理人行为决策的监督，改善关于经理人能力及运营决策的信息不对称，有效规制经理人行为，规避逆向选择风险。其次，能够实施个性化激励机制。数据记录了员工的工作绩效，能够通过数据记录对员工进行有针对性的差别化激励，减少甚至消除“平均效应”，在差别化激励下激发员工的工作积极性，提高工作效率，更好实现效率与公平相兼顾、相促进、相统一。最后，公司治理水平的提升，对内能有效降低公司运行和监督、管理成本，提高公司运行效率；对外能够将更多的资源应用于开发新客户和供应商，维护客户、供应商关系及监控生产运行网络，提升生产网络的稳定性和多元化，进而增强产业链韧性。通过增加数据要素投入，可以促进企业进行动态调整，进而增强产业链韧性。数据要素投入引导企业进行相应动态调整主要体现在：一是不同企业和企业的不同发展阶段，均存在数据要素应用水平的差距。数据要素投入从平均效应来说能够增强产业链韧性，但传统企业要有效利用数据要素，首先需要进行数字化转型，而数字化转型的前期固定成本投入相对较高，且转型技术相对复杂、周期长，因此从数据要素投入到数据要素价值释放存在较大的成本投入，引致不同企业在数据要素应用方面存在差距。数据要素应用水平高的企业数据要素价值释放更充分，对产业链韧性的提升作用更强，能持续扩大其市场份额，维护生产网络稳定，在市场竞争中逐渐占据优势地位，而数据要素应用滞后的企业市场份额则可能被挤压，在市场竞争中逐渐处于劣势地位，甚至被挤出。二是相较于传统企业，数字化新兴企业处于较高的数据要素利用优势地位，虽然成立初期并不具有较大的市场份额，但是凭借强大的后发优势，能通过较低的外部搜寻成本快速建立起供应商和客户网络，通过扁平高效的内部管理及较强的创新能力提升公司的生产运行效率，增强产业链韧性，从而快速进入到同类同行业市场中，并逐渐扩大其市场优势。因此，在数据要素投入条件下，能有效利用数据要素释放价值并增强产业链韧性的企业可以在激烈的市场中存活下来；数据要素利用水平低，且产业链韧性不强的企业则可能会被挤出市场；具有后发优势的企业在数据要素赋能产业链韧性的前提下，则能在激烈的市场竞争中占有立足之地。总之，数据要素投入可以通过促进企业的动态调整来提升产业链韧性的整体水平。为此，应持续推动数据要素投入，充分发挥其增强产业链韧性的重要作用。一是加快数据要素的价值释放。进一步提高人工智能的数据分析、智能生产和监管能力，提升企业对数据要素价值的利用水平，增强风险预测能力和外部冲击抵抗力。二是充分发挥国家数据局的协调整合能力。在数字经济背景下，数字要素市场整合能对数据要素流通及数据要素价值应用产生更大的乘数效应，因此需要进一步加强国家数据局的顶层设计职能，使地方数据平台在框架内运行，统一相关规则和口径，提升数据获取和使用效率，进而增强数据要素对产业链韧性的促进效应。三是加快生产网络节点的企业数字化转型。在数据要素投入条件下，核心节点企业产业链韧性提升对上下游节点企业中数字化转型水平高的企业的产业链韧性提升效应更强，因此需要加快节点企业数字化转型，弥合上下游企业数字技术落差，扩大上下游产业链韧性一体化协同提升的企业覆盖面，进而实现国家整体产业链韧性的稳固与提升。（作者：赵春明，系北京师范大学经济与工商管理学院教授）来源：光明日报
2024-08-01 我国研发出首个碳纳米管张量处理器芯片记者从北京大学官方网站获悉，近日，该校科研团队在下一代芯片技术领域取得重大突破，成功研发出世界首个基于碳纳米管的张量处理器芯片，可实现高能效的卷积神经网络运算。　　随着人工智能技术的飞速发展，尤其是ChatGPT等大模型应用的崛起，未来世界的数据将呈爆发式增长，海量数据的处理对芯片的算力和能量效率提出了严峻挑战。然而，高能效计算芯片的发展正遭遇芯片架构、晶体管性能两个重大瓶颈：传统的冯·诺依曼架构已经无法满足高速、高带宽的数据搬运和处理需求，未来的高能效运算芯片必须在硬件架构上进行革新，以适用于神经网络等模型的张量数据运算。同时，构建芯片的硅基互补金属氧化物半导体晶体管也处于尺寸缩减、功耗剧增的困境，亟须发展超薄、高载流子迁移率的半导体作为沟道材料，期望构建比硅基CMOS晶体管具有更好可缩减性和更高性能的晶体管。　　碳纳米管具有优异的电学特性和超薄结构，碳纳米管晶体管已经展现出超越商用硅基晶体管的性能和功耗潜力，因此有望成为构建未来高效能运算芯片的主要器件技术。只有在系统架构和底层晶体管两个方面共同实现突破，才能最大化地提升芯片的算力和能效。目前成熟的硅基器件技术的运算芯片主要依赖于架构的创新，而基于新材料电子器件的研究，主要集中在提升晶体管的性能，尚未有研究工作将二者结合起来。　　北京大学研究团队基于碳纳米管晶体管这一新型器件技术，结合高效的脉动阵列架构设计，成功制备了世界首个碳纳米管基的张量处理器芯片。该芯片采用新型器件工艺和脉动阵列架构，将3000个碳纳米管晶体管集成为张量处理器芯片，将碳基电子学从器件研究推向系统演示，显著提升卷积神经网络的运算效率，功耗极低，且准确率达到88％。此外，碳基晶体管展现出比硅基CMOS晶体管更优的速度、功耗等综合优势，碳基张量处理器在180纳米技术节点具有3倍性能优势，并有延续至先进技术节点的潜力，有望满足人工智能时代对高性能、高能效芯片的需求。来源：人民邮电报
2024-08-01 打通智能家居产品互联堵点打开空调制冷，让热水器提前加热，确认电饭煲已按照预约时间煮饭……对于消费者而言，操作多个智能家居APP的场景并不陌生。然而，智能家居不同品牌、不同设备之间交互不够便捷，给日常使用带来困扰。智能家居，是近些年的热门产业。今年《政府工作报告》提出：“积极培育智能家居、文娱旅游、体育赛事、国货‘潮品’等新的消费增长点。”据统计，我国智能家居市场规模已达数千亿元，智能家居APP的月活用户超过2.6亿人次。众多厂商进入行业，各类APP不断涌现，折射出市场发展的繁荣程度。不过，部分智能家居产品无法互联互通，与“万物互联”的愿景还有一定距离。下载安装大量APP，适应不同APP的操作逻辑，也让消费者颇费精力。智能家居产品，能否提升兼容性？其实，实现互联互通的技术基础早已具备。如今，WiFi、蓝牙等常见的通信协议已十分成熟。但是，由于不同品牌设备发现、配网、接入认证等流程和技术标准有所差异，互相兼容并不容易。做好软硬件适配，需要企业调整既有的产品线规划和技术方向。这些都可能带来额外的改造成本，没有明确规定和相应支持，企业主动作为的动力就会不足。对智能家居企业来说，自有生态链就像品牌的护城河。依托自有平台，提供套系化解决方案，有助于深入了解消费者使用习惯，增强用户黏性，为销售品牌其他产品引流，从而扩大市场份额。但企业发展各自为营，会导致消费者无法兼顾品牌多样性，也会影响操作便利性，降低消费者对智能家居的好感。从这个角度看，让智能家居更好助力美好生活，要更注重消费者的使用体验，实现各品牌产品间的联通融合，共同把市场蛋糕做大。产业发展，标准先行。今年7月1日，《移动互联网+智能家居系统跨平台接入认证技术要求》正式实施。该行业标准将指导智能家居相关产品互联互通软件的开发，为不同设备接入统一的生态平台提供可行性方案。目前，已有企业开始探索智能家居标准化，设计相关操作系统。其实，提升设备间的兼容性，让更多智能家居设备实现跨平台、跨品牌、跨品类的互联互通，有助于行业“抱团创新”，提升产业升级效率。产品优势得到充分发挥，用户就可以收获更好的消费体验，最终形成用户体验与产业发展的良性互动。当前，越来越多家庭从“住有所居”迈向“住有优居”。高性价比、操作简便的智能家居产品，能更好满足改善型、个性化消费需求。期待相关企业顺应消费新趋势，以创新为引领，以应用促发展，共同推动智能家居产业协同联动、融合互通、智能互联。不断提高设备兼容性、安全性、稳定性，让智能家居真正智能起来，智能家居产业必能迎来更广阔的发展空间，让消费者尽享科技进步带来的便利和愉悦。（成森）来源：人民日报
2024-08-01 科普｜人工智能助力巴黎奥运新华社北京7月29日电　英国《自然》杂志日前发表的一篇文章称，2024年巴黎夏季奥运会赛场内外，运动员会听到一个全新、友好的声音来迎接和引导他们，这是一款专为运动员设计的人工智能(AI)聊天机器人。从辅助运动员训练到辅助判罚，再到赛事转播，AI正以多种方式影响着本届奥运会运动员和观众。　　AthleteGPT是一款为运动员设计的AI聊天机器人，是法国米斯特拉尔人工智能公司开发的大语言模型，可以通过Athlete365移动应用程序访问，能非常快速地浏览数千个信息页面，并全天候回答问题，比如：如何到达体育场馆？可以在互联网上直播开幕式吗？比赛中会有电脑裁判吗？在哪里可以得到赞助商的免费赠品？　　在本届奥运会上，AI还被用于提升运动员表现，其方式多种多样，从设计定制运动鞋服，到定制最佳营养和训练计划，甚至还可能加速发现新的运动策略。比如，英特尔的3D运动员追踪技术，可利用AI追踪人体21个点位来精确呈现其身体运动，提供“教练在顶尖运动员身上寻找的所有生物力学见解”。　　受益于AI的不止是运动员。在接触性体育运动中，裁判要对运动员的瞬间动作作出是否犯规的准确判决属实不易。因此，在裁判和实时数据分析方面，AI通过体育场周围一系列摄像头记录的信息和植入足球的芯片，已经在足球等体育项目中为裁判决策提供支持。　　比赛期间收集的大量数据不仅会为AI算法提供信息，还会为渴望获得统计数据的电视观众带来更直观的体验。在2000年悉尼奥运会期间，赛事转播已经能够在电视屏幕上标注表示世界纪录的虚拟线。今年，借助AI技术将能够展示更多信息，比如运动员的加速度、最大速度和步幅等。　　得益于英特尔计算机视觉AI平台“盖蒂”，观众将可以欣赏个性化的精彩赛事集锦。AI能够准确地挑选出观众想看的内容，这可能是未来赛事转播的一个特点。来源：新华网
2024-08-01 提高人工智能时代口述史研究水平作为一门古老的学科，历史学的旺盛生命力源于其开放性。习近平总书记指出：“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。”当前，人工智能在语音识别、自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识图谱、机器翻译、大数据挖掘等方面的突破与应用，不仅深刻改变着人类社会的方方面面，也为历史学的繁荣发展插上了数字翅膀，注入了新的生机与活力。作为历史学的分支学科，口述史也迎来了人工智能带来的前所未有的机遇与挑战。我们要积极拥抱新技术，用创新的眼光和开放的胸襟去探索人工智能在口述史研究中的具体应用路径，把握好人工智能在采集、整理、保存、分析、传播等环节对口述史研究的赋能作用。在采集环节，人工智能有望彻底改变传统的访谈模式，实现口述史采集的智能化。以访谈形式采集、整理与保存口述者的历史记忆，并呈现口述者亲历的历史真实，是口述史研究的重要旨归。随着自然语言处理、知识图谱、情感计算等技术的进步，目前已经开发出一批虚拟访谈助理、对话式助理等人工智能系统。这些人工智能系统以人机对话的方式与受访者互动，根据受访者的特点自动生成个性化访谈提纲，并根据访谈进程实时调整问题的内容和顺序。此外，虚拟现实和增强现实等沉浸式技术可以让受访者“穿越”回特定的时空情境，身临其境地重温当年的人和事，为口述史采集营造身临其境的氛围，激发受访者更多的记忆和情感共鸣。在整理环节，人工智能在转录、编目和索引等方面显著提高效率和质量，实现口述史整理的自动化。在口述史研究中，对访谈内容的整理至关重要，无论是文献整理、文字整理还是影音整理，都有着一套严格的操作规程。随着语音识别、自然语言处理、知识图谱等技术的发展，口述史整理全流程的自动化处理日益成为可能。在转录方面，智能语音识别程序可以自动将口述音频转化为文本，并进行智能标点、分段、生成时间戳和说话人标记等处理，大幅提高转录效率，同时也降低了人工转写的成本与错误率。在编目和索引方面，自然语言处理和知识图谱技术通过命名实体识别、关键词提取、主题聚类等算法，能够自动识别和提取口述史资料中的主题、关键词、人名、地名、时间等重要信息，按照预定义的规则和标准生成元数据，建立资料目录和索引。在保存环节，人工智能改变口述史的保存方式和管理模式，进而提升其安全系数、管理效率与利用水平。海量口述史资料的数字化保存面临诸多挑战，如存储空间不足、检索效率低下与数据安全隐患等。人工智能为破解这些难题提供了新思路与新方法。比如，智能化的数据压缩和存储技术可以大幅降低口述史资料的存储成本，区块链技术等可以为相关资料提供更加安全可信的存储环境；人工智能可以自动提取口述史资料的语义特征，构建多维度、细粒度的索引，实现智能化检索，从而显著提升其利用效率。人工智能的有效应用使得海量口述史资料长期保存和智能化管理更为便利、可行，从技术层面延续了口述史的生命力。在分析环节，人工智能提供了新的研究工具和方法，有助于开辟口述史研究的新范式与新路径。传统的口述史研究在分析环节主要依赖研究者的主观解读和历史想象力，着重强调对个体经验的描述和诠释，而人工智能的引入则为口述史分析提供了更多定量分析和数据驱动的研究工具和方法。这些研究工具和方法包括：可以实现口述史资料的智能化解析的自然语言处理技术，能够帮助研究者发现口述史资料中隐性知识和深层关系的知识图谱和语义网络技术，可以帮助研究者从海量口述史资料中发现有价值的模式和趋势的数据挖掘和机器学习技术，等等。人工智能不仅是口述史分析的工具和方法，更是口述史研究范式转变和创新的催化剂，将推动口述史研究从传统的人文解释学范式向数据密集型、技术驱动型的新范式转变。在传播环节，人工智能开辟了一系列新的呈现模式与途径，有助于创造更加大众化、交互化、沉浸化的口述史体验。人工智能与数字人文的结合开辟了口述史传播的新路径、新方式、新格局。比如，智能展示技术可以创新呈现方式，沉浸式现实、虚拟人、体感交互等技术的发展有助于打造身临其境的口述史沉浸体验；再如，智能推荐技术可以实现精准传播，人工智能系统可以采集用户的浏览行为、兴趣偏好等数据，利用协同过滤、内容过滤等算法，自动为其推送相匹配的口述史内容，提高传播的精准度和转化率；等等。可以预见，在不远的将来，人工智能与口述史的融合将会更加深入，促进口述史研究观念、方法、路径与模式等的全方位创新，让口述史焕发出前所未有的生机与活力。然而，我们也要清醒地认识到，人工智能并非口述史发展的“灵丹妙药”，在带来重大机遇的同时也带来了诸多挑战，比如，如何确保口述史资料的真实性与代表性，如何避免著作权侵犯、隐私泄露、数据滥用等风险，如何避免算法模型的偏见和误读，如何平衡技术应用与人文关怀，如何应对数字鸿沟带来的不平等，等等。这些都是口述史研究在拥抱人工智能的同时必须慎重对待的问题。面向未来，我们既要借助人工智能提高研究水平和创新能力，也要坚守人文情怀和学术操守，以历史学的学理自觉引领技术应用，实现人机协同、优势互补，拓展研究的智能化实践，打造研究与应用的广阔前景与全新境界。（作者为中国人民大学历史学院教授杨祥银）来源：人民日报
2024-08-01 推动科技创新力向产业竞争力转化我国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，制造业总体发展水平较高。同时，持续的科技投入保障了大规模、高水平的科研产出，2023年全社会研发经费超过3.3万亿元，居世界第二位，专利申请量和科技集群数量居世界第一位。这奠定了更好把握新一轮科技革命和产业变革历史机遇的重要基础。但是，技术研发与产业发展“两张皮”问题尚未得到根本解决，创新链产业链深度融合有待进一步推进，必须通过进一步全面深化改革，更好以科技创新引领产业创新，推动科技创新力向产业竞争力转化。随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，颠覆性技术创新持续出现，推动传统产业优化升级，并以极快速度催生新产业新业态新模式。近些年取得较大发展成果的战略性新兴产业以及备受关注的未来产业新领域新赛道，大都由颠覆性技术创新和创新成果的突破性应用推动。技术进步，特别是技术的革命性突破是改造提升传统产业、培育壮大新兴产业、布局建设未来产业的关键动力。因此，一些发达国家高度重视创新链和产业链的各项政策相互耦合。我国也高度重视技术研发与产业需求对接，经济相对发达、科技资源丰富的地方逐步依托高校、科研院所、重点实验室等，加快科技创新成果转化，持续增强产业竞争力。实现科技成果转化既是创新链本身的重要一环，又是促进创新链高效服务产业链的重要一环。完整的创新链不仅包括技术研发，还包括创新成果的产业转化和市场价值创造。从世界各国科技创新和产业发展的历史以及两者关系的演进看，无论缺少哪个环节，都会影响到创新链的完整性，最终造成科技创新动力减弱。如果缺少技术研发能力，就难以形成产业技术进步的内生动力，也难以推动产业融入全球产业分工的高端领域。如果缺少科技成果转化，技术研发就会缺少市场验证的机会，难以实现更新迭代，持续发展也会失去动力。我国是科技创新大国也是产业大国，具备构建从技术研发到成果转化完整创新链的基础条件，有能力和机会实现高水平科技自立自强，推动科技创新优势与产业发展优势互动共进。促进更多科技成果转化应用，需有效解决现存难题。一方面，世界百年未有之大变局加速演进，局部冲突和动荡频发，全球性问题加剧，来自外部的打压遏制不断升级。无论是一些西方国家加大技术交流和人员流动审查，还是中断部分技术合作项目，都会对科技创新成果的产业化造成不利影响。另一方面，我国目前科技成果转化的堵点卡点还比较多。技术研发主体的功能定位还不够明确，创新链部分环节存在缺失，具有公共产品性质的基础性技术研发存在与市场需求脱节的现象，一些重大科研项目没有以技术的产业应用或者扩散为考核目标。金融服务对创新链的支持不足，对创新失败的包容性也不足。党的二十届三中全会强调，必须深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，统筹推进教育科技人才体制机制一体改革，健全新型举国体制，提升国家创新体系整体效能，同时对深化教育综合改革、深化科技体制改革、深化人才发展体制机制改革提出了要求。面向未来，需通过进一步全面深化改革，构建支持全面创新体制机制，将科技创新成果应用到具体产业和产业链上，改造提升传统产业，培育壮大新兴产业，布局建设未来产业，在完善现代化产业体系的过程中持续推动科技创新力向产业竞争力转化。深化科技成果转化机制改革，加强国家技术转移体系建设，加快布局建设一批概念验证、中试验证平台，完善首台（套）、首批次、首版次应用政策，加大政府采购自主创新产品力度；强化企业科技创新主体地位，建立培育壮大科技领军企业机制，加强企业主导的产学研深度融合；构建同科技创新相适应的科技金融体制，加强对国家重大科技任务和科技型中小企业的金融支持，完善长期资本投早、投小、投长期、投硬科技的支持政策，充分发挥风险投资、耐心资本对于培育壮大新兴产业、布局建设未来产业的作用，进一步促进科技创新与产业创新深度融合，推动科技成果及时产业化。（邓洲作者系中国社会科学院工业经济研究所副研究员）来源：经济日报

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