昨天在合肥参加“2024国家制造强国建设说论坛”，这个论坛的主旨就是寻找人工智能和产业的集合，形成智能制造的能力。和很多人工智能会议不同，落地是这个会议的一个很明显的风格。

除了安徽省省委书记和工信部副部长的致辞，3位主题报告的院士，周济、干勇、李培根，这是来自产业界，也都是工程人员院士了，发言就是干货多多，各有不同的角度。

4位专题报告，王德成，中国机械学研究总院董事长、首席科学家，郝健，海克斯康。制造智能大中华区执行总裁，王建伟华为智能制造业与大企业军团副总裁，还有就是我了，大家更是从自己产业，看人工智能的价值，人工智能在产业的能力。

我也是借机会，较为系统的把人工智能，做了另一个角度的分析，其实这些内容，我曾经在某某某某院讲过，但是这是特殊部门，不能公开。昨天在公开的会议上讲，就可以公开说说我对人工智能的看法。

1.最近几年以来，人工智能被歪曲成拼算力，企图用一个多模态通用的大模型，来代替真正意义上的人工智能，把大量的资金投入进去，用于堆算力，美国在人工智能的算力上，已经投入了千亿美元，其实一年收入，不过几十亿美元。

在大量算力的通用平台上，多模态大模型不过是在既有的数据上进行优选，因为没有社会实践的能力，人工智能的本身并不参加社会实践，所以并不能形成一个科学的判断，今天GPT4已经产生大量的梦游现象，事实上是在大量数据的计算下，机器已经无法进行优选。

人工智能当然是需要算力，一味的堆算力，是人工智能的歧路。

2.机器要像人一样工作，除了人类大量的输入数据，人工智能必须是一个系统，这个系统包括智能感应、信息存储、信息传输、信息处理（算力、算法、大模型）、智能终端，这5个部分构成了一个完整的整体。

信息处理只是这个系统的一个部分，大模型更是信息处理的一部分。

其实对于信息处理，人类的理解还是非常早期，我发言中就讲了一点人脑处理信息的机制，这对大家就是非常新奇的，人脑为什么能够处理大量信息，不像电脑一样的过热过载，它有一套自己的信息处理机制，远远超出电脑的水平，对于这些方面今天研究的还远远不够。我讲完以后，马上就有前面发言的专家，过来加了我的微信，要请我去他们那儿讲。

今天讲人工智能，不研究人类大脑的运作机制，不研究智能感应的价值，只是一味的堆算力。这就是一个学生只会考试，其他什么也不会，正所谓高分低能，最后这个人才就会毁掉。

3.多模态通用大模型绝不可能成为智能制造的方向，对于产业而言，大量的数据是需要安全的，不可能把大量的数据用于大模型的训练，通用大模型实际情况得到的数据。都是一些闲扯的数据，真正关于工业制造、产品数据、控制数据，是不可能拿出去给通用大模型进行训练的。

未来人工智能，一定是通用大模型和专用模型的结合，顶多可以成为混合的大模型。

4.今天利用人工智能，成为有价值的产业，在中国已经取得了巨大成功，字节跳动把人工智能和短视频能力的融合，一个企业利润就超过了2,000亿，而中国在智能汽车的全面颠覆，更是人工智能建立起来强大的能力。人工智能自然需要算力，但是仅仅是算力那不是人工智能。

人工智能的发展，跟着美国的炒作走，把人工智能歪曲堆算力，忘记了智能感应、信息存储和信息传输，不懂人脑信息处理的机制，不考虑能源的影响，更不管智能终端的能力，是不可能最终构建起人工智能的能力的。我也知道我的发言，在现场就很有冲击力，在大家习惯一种说法时，看到了更多的角度。

从人脑的信息处理机制，看人工智能的问题，很多人是第一次听说。人工智能就是模仿人，人脑的信息处理机制你都不研究，这叫什么人工智能？

和学院派只知道跟着美国抄，产业派要做的事情是打出自己的天下。我相信最后人工智能的主导，一定会是产业派大成了，学院派还在鼓吹和美国差距巨大，你只会抄当然差距巨大。