撰文 | 泰伯網(wǎng)

泰伯網(wǎng)訊，5月21日上午，2025全球時(shí)空智能大會(huì)（WGDC25）在北京正式開幕。大會(huì)主題為“時(shí)空智能重構(gòu)世界”，議題涵蓋商業(yè)航天、衛(wèi)星應(yīng)用、低空經(jīng)濟(jì)、地圖與位置服務(wù)、未來出行、文旅VR等時(shí)空智能相關(guān)領(lǐng)域。

會(huì)議開幕式及主論壇上，包括國家最高科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)獲得者、兩院院士李德仁在內(nèi)的多位專家學(xué)者以“人工智能驅(qū)動(dòng)下技術(shù)演進(jìn)與反思”為主題展開先鋒對(duì)話，探討人工智能與人類智能的邊界、空間智能與時(shí)空智能的融合與分野，以及人工智能技術(shù)范式的演進(jìn)與未來走向預(yù)判。

以下是本次先鋒對(duì)話的現(xiàn)場實(shí)錄，經(jīng)泰伯網(wǎng)團(tuán)隊(duì)整理。

本場嘉賓：

國家最高科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)獲得者，WGDC大會(huì)名譽(yù)主席 李德仁院士

北京智源人工智能研究院院長 王仲遠(yuǎn)

千尋位置CEO 陳金培

泰伯智庫全球?qū)＜翌檰栁瘑T、維智科技創(chuàng)始人&董事長 陶闖

泰伯網(wǎng)創(chuàng)辦人、董事長劉玉璋 （主持）

劉玉璋：大家上午好！今天因?yàn)闀r(shí)間關(guān)系，我們盡量精簡，但是探索一些比較有干貨的話題。主要圍繞三個(gè)方面。

第一個(gè)是關(guān)于人工智能與人類智能，剛才也探討了很多，包括差距等等，一會(huì)兒主要讓李院士和仲遠(yuǎn)院長從這個(gè)角度講。產(chǎn)業(yè)界方面金培總和陶總會(huì)討論的更多，另外關(guān)于未來范式的問題，可能幾位嘉賓都會(huì)簡要做一些交流。

第一個(gè)問題請(qǐng)李院士再給我們講一講，人工智能跟我們所說的人類智能不一樣，從您的理解兩者之間是什么樣的關(guān)系？剛才陶總報(bào)告中也提到，（人工智能）發(fā)展速度很快，現(xiàn)在人工智能真的比人類智能更智能了嗎？

李德仁：我一直認(rèn)為整個(gè)宇宙世界，萬物之中，目前最智能、最聰明的是人，人類的智能（經(jīng)過）五千年的進(jìn)步，創(chuàng)造了萬物世界。我們創(chuàng)造的計(jì)算機(jī)超過了人的計(jì)算能力，創(chuàng)造了汽車、飛機(jī)、宇宙飛船，開創(chuàng)了人的運(yùn)行速度，所以是人類智能創(chuàng)造了人工智能，大家不要搞糊涂了。

人工智能是人類智慧的發(fā)明，今天陶闖講了，它下棋能把人打敗，題目超不過人，是人類創(chuàng)造了人工智能，所以所有人都不要糊涂。

第二個(gè)，人類智能是先天的嗎？不是，是后天的。一個(gè)小孩生下來被狼叼走了，幾個(gè)月過去，變成狼孩了。而跟媽媽一起成長，上過學(xué)的人才有智能，學(xué)習(xí)、交流是人在這個(gè)世界中形成的。就像計(jì)算機(jī)、飛機(jī)、宇宙飛船幫助人一樣，它不能削弱人類智能的形成和發(fā)展，這是我的基本觀點(diǎn)。

劉玉璋：謝謝李院士，仲遠(yuǎn)院長一直在第一線，包括我們每年的北京智源大會(huì)做得很成功，我也參加過。剛才談到AI進(jìn)化速度非?？?，但是另外一方面，我們也看到了很多大模型在一本正經(jīng)的胡說八道。因?yàn)槲覀円恢痹谀M人腦進(jìn)行人工智能的探索和研究，您認(rèn)為現(xiàn)在發(fā)展AI是不是已經(jīng)比人類更聰明了，或者這種不同、差距表現(xiàn)在什么地方？

王仲遠(yuǎn)：像剛才李院士提到的，人工智能是人類創(chuàng)造出來的智能，當(dāng)然這兩者之間又有不一樣的路徑。人類智能大概有300萬年的歷史，中華民族有5000年的歷史，人類智能在加速發(fā)展。我們發(fā)明了電腦、手機(jī)，包括現(xiàn)在的大模型。在這樣加速發(fā)展過程中，人類智能也不斷在跟我們創(chuàng)造出來的工具嘗試著和諧共處，當(dāng)然人工智能，尤其像現(xiàn)在的大模型展現(xiàn)出來的能力是以往任何工具都不具備的，我們也非常仔細(xì)觀察它到底會(huì)怎么演化。

人工智能大概只有七八十年的歷史，過往發(fā)展歷程中有三大流派：符號(hào)主義、連接主義、行為主義?，F(xiàn)在最主要的大模型屬于連接主義，連接主義最早是1943年提出來的，也是仿照人類大腦神經(jīng)元設(shè)計(jì)出了計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元，這樣的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)直到今天依然是大模型里面最基礎(chǔ)的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，還是仿照人類大腦設(shè)計(jì)的。

我們看到當(dāng)下大模型基礎(chǔ)發(fā)展路線和人類學(xué)習(xí)過程顯然是不一樣的，就像李院士提到的，人類是從出生之后開始學(xué)習(xí)，當(dāng)然我們有DNA，有大腦本身的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，也許我們的大腦一開始就是一個(gè)待開發(fā)的模式，就像小朋友從小到大的過程，我們經(jīng)常叫“少樣本學(xué)習(xí)”，人只要看到幾個(gè)例子，這是貓，這是狗，很快就學(xué)會(huì)了。而現(xiàn)在的大模型人工智能學(xué)習(xí)是閱讀了全世界的書籍，我想沒有任何一個(gè)人類能讀下全世界的書籍和全世界的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。因此它所展現(xiàn)出來的學(xué)習(xí)路徑和我們?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)路徑是不一樣的。

不同的學(xué)習(xí)路徑是不是殊途同歸？到一定的程度，智能化水平是就到這兒了，還是有可能出現(xiàn)超級(jí)人工智能？都有待觀察，也有待進(jìn)一步研究，包括中間一些技術(shù)的突破。

我想在這個(gè)過程中，不管是人類智能還是人工智能，我們一直都需要反復(fù)思考、對(duì)比，包括我們也要看人工智能現(xiàn)在的發(fā)展，其實(shí)也有一些瓶頸。剛才也提到，它有沒有超過人類智能，從整體上來看，雖然在某些方面確實(shí)已經(jīng)達(dá)到了或者超過了人類的智能，但是整體依然還沒有達(dá)到人類的智能，這是我一個(gè)整體的觀點(diǎn)，謝謝。

劉玉璋：謝謝仲遠(yuǎn)院長，開幕式致辭的時(shí)候我也談到昨天用AI大模型訓(xùn)練了幾份演講稿，今天早上還是推翻了。實(shí)際上從我自己體驗(yàn)來講，人類智能好像比AI給我反饋的更貼近我的想法或者我的需求。剛才從兩位的解答中也能印證，當(dāng)前人工智能在某些方面有獨(dú)特的優(yōu)勢，但是整體上來講，人類智能仍然處于非常有優(yōu)勢的地位。

王仲遠(yuǎn)：我想補(bǔ)充一點(diǎn)，剛才提到了人類智能是經(jīng)過幾百萬年，包括最近這幾百年也在不斷加速發(fā)展，我們觀察到人工智能的加速度是比我們快的，這個(gè)加速度會(huì)不會(huì)進(jìn)入到瓶頸，還是會(huì)繼續(xù)保持，乃至超過人類智能，我們是要密切觀察的。

劉玉璋：從時(shí)間上它可能不需要幾百萬年，有可能會(huì)更快。接下來請(qǐng)金培總探討一下，今天的主題是時(shí)空智能，我們作為產(chǎn)業(yè)界，您這邊也是很早提出了時(shí)空智能，您是如何理解時(shí)空智能的？包括李飛飛談空間智能、世界模型，今天下午還會(huì)有專家專門談世界模型。雖然定義不一樣，千尋所理解的時(shí)空智能是什么樣的？

陳金培：幾個(gè)方面，為什么我們會(huì)說時(shí)空智能？最早大家講定位PNT，所有技術(shù)要擺到產(chǎn)業(yè)里，擺到經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展里。過去整個(gè)社會(huì)發(fā)展非常重要的一件事情，社會(huì)每一次進(jìn)步都跟人類對(duì)時(shí)間、空間的認(rèn)知能力是密不可分的，舉個(gè)例子，最早只是看天上星星判別方位的時(shí)候，人類活動(dòng)范圍是非常小的，有了指南針以后才有大航海、全球化，有了衛(wèi)星導(dǎo)航以后，所有人去到任何地方都不再害怕，所以從這個(gè)角度出發(fā)，我們認(rèn)為人類所獲得的這些能力導(dǎo)致的生產(chǎn)力變化，在機(jī)器發(fā)展的過程里也必然要具備。

為什么我們沒有講空間智能而是講時(shí)空智能，把時(shí)間放在里面，因?yàn)檫@個(gè)維度是非常重要的。我認(rèn)為從人工智能到時(shí)空智能，時(shí)間維度是發(fā)生了變化的，今天人類對(duì)時(shí)間的感知，以及人類無法感知到毫秒，更不要說納秒，但是在機(jī)器里，納秒和毫秒是普遍化的存在，所以相信時(shí)空智能的邁進(jìn)，極大延伸了人類智能的能力。

人工智能作為人類智能的延伸的一部分，我認(rèn)為時(shí)空智能起到了非常重要的作用，它是幫助人工智能能夠真正向人類看齊的一個(gè)必不可少的東西，這是我們今天對(duì)于時(shí)空智能的重要性和會(huì)發(fā)揮作用的一個(gè)理解。

李德仁：我要補(bǔ)充一下，因?yàn)槿斯ぶ悄茏钤缡怯捎?jì)算機(jī)專家做出來的，計(jì)算機(jī)那么強(qiáng)的能力，比如說下棋，AlphaGo把人打敗了，加上大模型，搞具身機(jī)器人，研究、寫文章比人快，這個(gè)我們認(rèn)為很重要，推動(dòng)人類社會(huì)的進(jìn)步。

但是我們認(rèn)為時(shí)空智能是我們?nèi)斯ぶ悄鼙仨毷滓P(guān)注的一個(gè)領(lǐng)域，因?yàn)樗茄芯咳祟愇镔|(zhì)世界，如何搞好人和自然的協(xié)調(diào)發(fā)展，如果這個(gè)問題不解決，人類可持續(xù)發(fā)展會(huì)受到影響。

所以我要強(qiáng)調(diào)的第二點(diǎn)，時(shí)空智能是人工智能中對(duì)推動(dòng)宇宙、社會(huì)進(jìn)步最重要的智能。我們要超出計(jì)算機(jī)界，引發(fā)各行各業(yè)的人都來關(guān)心智能，可以擁有人工智能的大數(shù)據(jù)、大模型，從互聯(lián)網(wǎng)走向物聯(lián)網(wǎng)，突破我們研究的范圍，要研究運(yùn)動(dòng)的物質(zhì)世界，支持宇宙永恒的，按照辯證唯物主義，整個(gè)宇宙社會(huì)的進(jìn)步是在運(yùn)動(dòng)的物質(zhì)世界，不要限于互聯(lián)網(wǎng)上做的一些動(dòng)作。

第三點(diǎn)，就像原子彈、氫彈發(fā)明以后，我們用它要有限制，要有禁止使用，但是我們可以用核來治病，用各種方法來治病，所以要合理利用核能、原子能。現(xiàn)在是一樣的，要合理有效的利用人工智能。

所以在這一點(diǎn)的宣傳還不夠，過多的宣傳下棋下得好，但是打麻將打不過人，人工智能不是規(guī)則+例外。不規(guī)則的是人的情感，人的智能是很復(fù)雜的，我跟人工智能會(huì)長就說規(guī)則+例外是人類智能，而人工智能更多是基于規(guī)則，人的思維是規(guī)則+例外，人家認(rèn)為不可能，我認(rèn)為可能，不就發(fā)明了嘛，這是人類智能最大的優(yōu)點(diǎn)。所以人工智能時(shí)代，時(shí)空智能應(yīng)該得到應(yīng)有的重視。

王仲遠(yuǎn)：我也是有感而發(fā)，特別贊同李院士提到的，智源研究院判斷未來人工智能的發(fā)展是時(shí)空智能。去年年底我跟我們的研究員們討論人工智能當(dāng)前發(fā)展最大的瓶頸障礙和問題是什么，我們有一個(gè)比較大的共識(shí)就是人工智能現(xiàn)在缺乏時(shí)間和空間的感知，也就是時(shí)空的智能，這一塊恰恰是人工智能接下來需要重點(diǎn)突破的，當(dāng)它一旦突破了，對(duì)于人類社會(huì)，對(duì)于物理世界又會(huì)帶來新的很不一樣的變化。

陳金培：今天我們講到人類智能，我覺得我們今天討論的對(duì)象性很明確。我一點(diǎn)不擔(dān)心它們之間的關(guān)系，所以我討論問題，不討論人類智能，就是面向機(jī)器討論人工智能和時(shí)空智能，這是有非常大區(qū)別的。今天機(jī)器具備的能力跟人具備的能力是有很大差異的，舉個(gè)例子，比如說感知能力，人的感知能力一定比機(jī)器弱，比如說機(jī)器有攝像頭，遙感光譜感知，包括行動(dòng)能力，其實(shí)機(jī)器也跟人類不一樣。今天我們討論聚焦的話，我覺得應(yīng)該面向機(jī)器的智能，還有人工智能、時(shí)空智能。

劉玉璋：今天我們所探討的需要有場景的支撐，尤其是維智之前提出來城市智能體，今天我們也探討人工智能需要有算力、算法、數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在我們也看到DeepSeek出來之后，原來很多算法又被重構(gòu)了一次，我們認(rèn)為在這里面數(shù)據(jù)更重要，但在未來的城市場景里的應(yīng)用，還是算法更重要。前面您也提到數(shù)據(jù)在未來是決定性的，是算法不重要了嗎？這兩個(gè)關(guān)系您怎么看？

陶闖：剛才大家都在探討時(shí)空智能，我自己算是從業(yè)者，一直在思考這個(gè)問題。首先我覺得還是我們自己的個(gè)人認(rèn)知問題，剛才大家看到了人工智能PK不了人類智能，但是人工智能能PK掉每一個(gè)個(gè)人，因?yàn)槊總€(gè)個(gè)人不代表人類的智能。所以為什么你請(qǐng)來一個(gè)人工智能的專家，他在很多方面可能不如一個(gè)單點(diǎn)的專家更強(qiáng)，但是它比一般通用的人更強(qiáng)。大家可以打開這些智能體、大模型，從數(shù)理化學(xué)，上知天文，下知地理。今天大量的數(shù)字員工會(huì)出來。

上次我舉了個(gè)例子，我在復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)的一個(gè)研討會(huì)，主持人是復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)的院長，說想請(qǐng)一位國際上人工智能的教授來給我們講。我就開了個(gè)玩笑，我說你就請(qǐng)幾個(gè)博士生一起寫一個(gè)人工智能數(shù)字教授，這個(gè)教授可能比你請(qǐng)來的教授還要強(qiáng)，24小時(shí)回答問題，非常耐心，知識(shí)面也很廣。已經(jīng)達(dá)到了80%以上的水平，達(dá)到了PhD的水平，而且只發(fā)展了兩年半時(shí)間。計(jì)算機(jī)是十九世紀(jì)五十年代前后誕生的，那時(shí)候我相信發(fā)明計(jì)算機(jī)的人，連IBM總裁都認(rèn)為世界上最多只需要5臺(tái)計(jì)算機(jī)。

現(xiàn)在大概有三類人，積極擁抱、反對(duì)、邊走邊看。我們應(yīng)該如何擁抱？實(shí)際上從產(chǎn)業(yè)界就已經(jīng)開始大規(guī)模的優(yōu)化，硅谷投資的AI公司，150億美金的公司，1000億，公司60個(gè)人，中國有幾家公司60個(gè)人6000億人民幣。這是剛才講的第一個(gè)層面。

第二個(gè)層面，AI發(fā)展就三個(gè)步驟，第一個(gè)是算力，沒有算力做不出來，算力貴一點(diǎn)沒有關(guān)系，因?yàn)樗菣C(jī)器，像下棋一樣，我們想八步，它想八萬步。第二個(gè)是算法，算法實(shí)際上是優(yōu)化算力，包括DeepSeek，也是優(yōu)化算力，不需要這么多算力就可以做出來，這是算法的核心。當(dāng)然沒有數(shù)據(jù)什么也做不成，現(xiàn)在大模型確實(shí)是基于語言文字，比如說你喜歡這個(gè)女孩沒發(fā)表出來，你喜歡這個(gè)設(shè)計(jì)沒有發(fā)表出來，所以common scene的東西高于平均水平市場，我說高于平均水平，已經(jīng)達(dá)到PhD Level的水平了。

千尋講了一句話，說時(shí)空智能是小腦，我覺得也是大腦，是更加超級(jí)的大腦，我非常同意李院士的觀點(diǎn)，我跟好幾位中國大模型CEO聊過，就講時(shí)空智能。說太復(fù)雜了，我們現(xiàn)在的基礎(chǔ)語言模型很簡單，就是文字出來的。我們涉及的維度比語言涉及的維度多得多，我們可以把每個(gè)文字Token，一個(gè)坐標(biāo)Token，一個(gè)坐標(biāo)24小時(shí)里面的變化，上面承載的信息變化量太龐大了，數(shù)據(jù)肯定拿不到，計(jì)算量非常龐雜。所以真正做空間大模型也好，時(shí)空大模型也好，這個(gè)問題比現(xiàn)在的大語言模型復(fù)雜倍數(shù)高得多，現(xiàn)在達(dá)不到，但是從業(yè)者都在追求如何有機(jī)會(huì)破解這個(gè)密碼。

剛才你也談到復(fù)雜度要高很多，加上了時(shí)間維度，還有很多數(shù)據(jù)無法獲取，這個(gè)時(shí)候可能需要更大的力量。目前誰在做呢？谷歌在做，維智也在做，相信千尋也在做，不同遙感大模型都在參與，但是這件事情的復(fù)雜度非常大。最后一句話，科技和產(chǎn)業(yè)脈絡(luò)的把握和結(jié)合，對(duì)于今天所有創(chuàng)新企業(yè)來說，AI可能是我們這輩人能看到最強(qiáng)大的工具，三四年后有沒有新的東西不知道，現(xiàn)在大家談的不僅是AGI，還是SGI，超級(jí)人工智能。人類通過一些幻覺發(fā)明了我們想象不到的東西，AI同樣通過它理解的這么多數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生幻覺，“幻覺”可能是個(gè)發(fā)明，我們?nèi)祟愓J(rèn)知的東西還是非常狹小的，所以我們可能借助這個(gè)工具做到更多的發(fā)明創(chuàng)造，這是現(xiàn)在很多海外做AI for Science創(chuàng)造發(fā)明，是你想象不到的。

劉玉璋：時(shí)間關(guān)系，我們拋出最后一個(gè)話題。從目前來看，大模型出現(xiàn)之后，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)新的架構(gòu)、范式，推翻原來的。包括大家提到的規(guī)模化法則、Scailing Law會(huì)不會(huì)突然失效。

王仲遠(yuǎn)：現(xiàn)在的大模型還是基于文字，大語言模型產(chǎn)生的智能，它的智能是來自于對(duì)全互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，對(duì)全人類書籍學(xué)習(xí)的進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮、知識(shí)壓縮所產(chǎn)生出來的智能。我們經(jīng)常講讀萬卷書還要行萬里路，人類是生活在一個(gè)真實(shí)的世界、社會(huì)里，（人工智能）不僅僅需要讀書，還會(huì)跟物理世界交互。

物理世界存在的是大量的多模態(tài)的數(shù)據(jù)，文字是人類發(fā)明的，但實(shí)際上這個(gè)世界是由圖像、聲音、視頻，視頻本身包含了一些時(shí)間序列，包括現(xiàn)在各種各樣的傳感器數(shù)據(jù)，遙感測繪等等數(shù)據(jù)，這些多模態(tài)的數(shù)據(jù)構(gòu)成了人類社會(huì)今天真實(shí)的數(shù)據(jù)。

除了文字以外的這些數(shù)據(jù)，它的數(shù)據(jù)量我們認(rèn)為是文字?jǐn)?shù)據(jù)的百倍、千倍，乃至更大，但是他們并沒有很有效的被用來訓(xùn)練人工智能大模型，產(chǎn)生智能進(jìn)一步的提升。雖然現(xiàn)在也有一些多模態(tài)理解模型，有一些多模態(tài)生成的模型，但是背后的技術(shù)路線、架構(gòu)也不統(tǒng)一。

我們堅(jiān)定的認(rèn)為大模型現(xiàn)在的發(fā)展還遠(yuǎn)沒有到盡頭，雖然文字?jǐn)?shù)據(jù)有可能因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)就一份，它的提升有可能進(jìn)入到相對(duì)變緩的階段，通過推理模型進(jìn)一步思考、提升智能，反過來我們認(rèn)為多模態(tài)的數(shù)據(jù)還沒有有效被利用，這恰恰是大模型的下一步。

多模態(tài)數(shù)據(jù)本質(zhì)上是要大模型往時(shí)空智能方向發(fā)展。從讀萬卷書到行萬里路，從數(shù)字世界到物理世界，人工智能一定會(huì)從原來數(shù)字世界的AI進(jìn)入到物理世界的AI，這是我們認(rèn)為人工智能未來重要的發(fā)展方向，謝謝。

劉玉璋：剛才說到了讀萬卷書行萬里路的問題，金培總這邊還是要做行業(yè)的落地，從您的實(shí)踐中看，我們在很多行業(yè)落地的時(shí)候，一方面面臨著很多通用大模型，還有最近林草行業(yè)發(fā)布了自己的小模型，更多的是把通用大模型能力用好，還是優(yōu)先考慮小而美的小模型？在這里落地的時(shí)候更需要注意哪些問題呢？

陳金培：我認(rèn)為小模型、大模型，這是做模型的定義，對(duì)使用者來講并不在意大和小，更重要的是在應(yīng)用場景里，怎么能跟我的需求相結(jié)合，怎么跟我要解決的問題相結(jié)合。這個(gè)時(shí)候不是大小的問題，是通用和專業(yè)的問題，這個(gè)更重要。

在很多非常專業(yè)的領(lǐng)域，可能按傳統(tǒng)的大小角度來講，你的專業(yè)領(lǐng)域反過來需要的專業(yè)性數(shù)據(jù)，哪怕是參數(shù)，也許是非常大規(guī)模的能力，需要去支撐的地方，它不是大小的問題，是如何適用，如何把通用能力和專業(yè)知識(shí)、需求結(jié)合起來的一個(gè)事情。

劉玉璋：時(shí)空智能也好，人工智能也好，正在改變整個(gè)產(chǎn)業(yè)?，F(xiàn)在人工智能加入了之后，整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)比如說有大模型能力的企業(yè)是會(huì)更加集中，還是整個(gè)生態(tài)會(huì)更加繁榮？

陶闖：因?yàn)槲易约河邪脒吥X子做創(chuàng)業(yè)，半邊腦子做投資，還有半邊腦子做學(xué)術(shù)研究。2015年武大就請(qǐng)我就做過一次人工智能的報(bào)告，我自己的標(biāo)簽都改成All in AI了。這次我們發(fā)明這么一個(gè)工具，它會(huì)產(chǎn)生什么事情呢？一般做兩件事情，第一個(gè)是解決傳統(tǒng)的問題，第二個(gè)是創(chuàng)造新的需求。

人工智能來了以后有可能對(duì)一個(gè)傳統(tǒng)的東西沒辦法解決，或者數(shù)據(jù)拿不到，甚至不要解決它，換一個(gè)思路去思考了。以前馬路修的時(shí)候，隔一段時(shí)間要放一段糧草，過去汽車是加油站，現(xiàn)在是電動(dòng)的了，以后都是無線充電，馬路下面裝著電磁感應(yīng)，汽車開過去就充電了，不需要加油站了，很多新技術(shù)出來之后推動(dòng)很多創(chuàng)業(yè)市場，這是創(chuàng)新的機(jī)會(huì)。

還有傳統(tǒng)的問題，比如說微軟肯定要解決PPT怎么做，Word怎么寫，但是當(dāng)我用了英偉達(dá)一個(gè)新的一體機(jī)，拿個(gè)小盒子，以后把所有的東西扔進(jìn)去，跟它講一句話“出一篇報(bào)告”“出一篇PPT”，不用再打那些勾、叉，全部讓它來，我希望有一個(gè)賽博朋克風(fēng)格，希望有一個(gè)二次元風(fēng)格，直接就產(chǎn)生了，所以在顛覆我們已有的一些思維。

現(xiàn)在我國已經(jīng)安裝近2億顆監(jiān)控?cái)z像頭，最大攝像頭公司是?？低?，（但是它最近）股票大跌，為什么？產(chǎn)生這么多攝像頭干嗎？當(dāng)初馬路上二十幾個(gè)攝像頭，以后一個(gè)攝像頭就夠了，硬件變得智能了?，F(xiàn)在家里的很多智能硬件實(shí)際上是“智障”硬件，根本不了解你喜歡什么溫度等等。所以一定要在趨勢上發(fā)展，一種是解決傳統(tǒng)問題，一種是創(chuàng)造很多我們現(xiàn)在沒有想象的全新的需求出來，大小公司都有機(jī)會(huì)。

劉玉璋：還有很多需求等待開發(fā)。請(qǐng)李院士為我們總結(jié)，今天現(xiàn)場還有很多青年從業(yè)者包括青年科學(xué)家，下午還有專門的青年科學(xué)家論壇。今天講到專家會(huì)不會(huì)被AI取代，青年從業(yè)者該怎么辦呢？

李德仁：我剛才說了萬物宇宙之中人是最智慧、最聰明的，我們創(chuàng)造了很多物質(zhì)財(cái)富，包括計(jì)算機(jī)、飛機(jī)、大炮，創(chuàng)造各種智慧，推動(dòng)人類社會(huì)可持續(xù)發(fā)展，這是歷史，我們要繼續(xù)下去，包括人工智能。人工智能目前取得的成績使我們很鼓舞，有很多功能已經(jīng)超過了人，這不足奇怪。計(jì)算機(jī)比人算的快，飛機(jī)比人跑的快，是正常的，但是是人創(chuàng)造的。

所以人工智能推動(dòng)人類社會(huì)的進(jìn)步要抓時(shí)空智能，時(shí)空智能從天到地，從自然到社會(huì)，從社會(huì)到人體，讓人可持續(xù)發(fā)展，讓人健康長壽，讓地球有更長的壽命。地球45億年是一個(gè)生命體，它具有生命，所以我們通過人工智能，對(duì)人工智能的理解不要僅限于原來的研究。

原來研究的成果非常好，但是我認(rèn)為我們今天這個(gè)大會(huì)更強(qiáng)調(diào)的，研究運(yùn)動(dòng)物質(zhì)世界的規(guī)律來引導(dǎo)人，來取代人，為人類社會(huì)創(chuàng)造更好的文明，更好的物質(zhì)，更好的產(chǎn)值，這才是我們要抓的一個(gè)方向，謝謝。

劉玉璋：謝謝李院士，今天聽下來最后總結(jié)一句話，今天的時(shí)空智能要感謝人工智能，但是也許未來我們的人工智能要感謝時(shí)空智能，時(shí)空智能還需要更多的被大家關(guān)注，謝謝各位嘉賓。

（本期編輯 | 墨川 校對(duì) | 李歡 ）