人工智能科研成果應用轉(zhuǎn)化前景廣闊

最近，一位北京大學智能專業(yè)教授協(xié)助警方破案的新聞，登上了熱搜。

36年前，浙江舟山發(fā)生一起特大搶劫殺人案。現(xiàn)場遺留的關(guān)鍵線索之一，是一枚帶血的指紋。時隔三十多年后，該案宣布告破，兩名犯罪嫌疑人全部落網(wǎng)。

案件突破的關(guān)鍵，在于對這一枚血指紋的識別。而實現(xiàn)這一重大突破的，正是北京大學智能學院教授封舉富。該團隊歷時20余年攻關(guān)，成功研發(fā)出人工智能指紋識別引擎，協(xié)助警方破獲數(shù)千起案件。如今，他仍在持續(xù)攻關(guān)、突破，“我們想做到像手機指紋解鎖一樣，一輸進去指紋，馬上就能得到一個確定結(jié)果。”封舉富告訴記者，“對此我信心滿滿。”

用語言描述一個場景，人工智能程序就能根據(jù)描述快速制作出一副精美的個性化圖像……這款名為PhotoMaker的高科技產(chǎn)品，來自南開大學計算機與控制工程學院教授程明明團隊與騰訊公司的共同努力。“之前，該領(lǐng)域國際上最先進技術(shù)也要數(shù)十分鐘才能完成，而我們實現(xiàn)了個性化高保真人像生成，只需十秒鐘就能做好，并且還具有更好的生成多樣性、高ID保真度和可編輯性。”

程明明向記者展示了利用幾張石雕像照片生成人像照片的技術(shù)——兩千多年前的哲學家柏拉圖仿佛走進了現(xiàn)代社會，一會兒穿上宇航服“太空漫步”，一會兒戴上耳機享受音樂。“這項成果2024年初一推出，就在國際最大在線AI算法演示平臺連續(xù)一周多時間蟬聯(lián)熱度榜第一名。項目開源后，迅速躍居國際最大開源平臺Github趨勢榜榜首，目前星標數(shù)已達9.1k!”程明明說。

山東大學軟件學院副院長、教授劉士軍介紹，近年來，得益于移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、腦科學等新一代信息技術(shù)的協(xié)同驅(qū)動，人工智能進入加速發(fā)展階段，國內(nèi)主要高校紛紛設立人工智能學院和人工智能研究院，促進了人工智能前沿科技的發(fā)展與進步。

“目前，我國高校在人工智能領(lǐng)域的科技成果主要分為三類。”劉士軍介紹，第一類是處理、分析海量數(shù)據(jù)的人工智能算法模型，主要聚焦醫(yī)院診療、工業(yè)生產(chǎn)和社會治理等行業(yè)，通過模型輔助行業(yè)上下游開展業(yè)務，實現(xiàn)智能決策和降本增效，該類技術(shù)迭代快、應用范圍廣，是目前科技成果轉(zhuǎn)化的主要方向。

“第二類是通用預訓練大模型，比較突出的成果包括清華大學研發(fā)的智譜清言、科大訊飛的訊飛星火和復旦大學的MOSS大模型等，通過海量數(shù)據(jù)對具有千億級參數(shù)量的遷移模型或擴散模型進行訓練，形成了一批具備開放世界的理解能力和響應能力的通用智能工具。依托此技術(shù)研發(fā)的行業(yè)大模型則更多，支持的應用類型包括對話系統(tǒng)、圖文生成、虛擬人等，該類技術(shù)在成果轉(zhuǎn)化方面尚處于起步階段。第三類是支持動態(tài)感知和決策的具身智能技術(shù)，主要應用于具有自動導航、智能回復、風險預警等功能性插件需求的軟硬件一體化設備，該類技術(shù)通常需要校企協(xié)同研發(fā)。”劉士軍肯定地說。

催生應用轉(zhuǎn)化需要不斷突破瓶頸

有專家表示，由于人工智能的跨學科與交叉屬性，其所能輻射的現(xiàn)實應用領(lǐng)域更加廣泛。但正因如此，與之相關(guān)的轉(zhuǎn)化應用，也遇到了一系列新挑戰(zhàn)。

“傳統(tǒng)的科研組織管理模式，即高校PI(課題負責人)在基礎研究方面發(fā)揮重要作用，但當我們面對像人工智能這樣的復雜系統(tǒng)時，這種模式就顯得力不從心。”北京大學智能學院黨委副書記、長聘副教授宋國杰指出，“人工智能發(fā)展需要跨學科的知識和技術(shù)支持，而三五個人的研究團隊很難涵蓋所有必要領(lǐng)域。比如，‘通通’智能機器人的研發(fā)，涉及視覺識別、聽覺處理、自然語言處理、機器學習、認知推理等多學科知識，單一方向的研究團隊很難完成整個項目。”

劉士軍分析，高校科研評價體系往往以論文發(fā)表與科研項目申請為主要指標，這導致許多科研工作者更加注重理論研究和論文發(fā)表，而忽略了成果的轉(zhuǎn)化和應用。“另一個原因在于，人工智能相關(guān)理論研究和實踐探索銜接不夠緊密。如高校的優(yōu)勢在于基礎研究，即理論和技術(shù)創(chuàng)新，通常聚焦研發(fā)技術(shù)的提升或?qū)δ撤N新能力的實現(xiàn)，對實際應用的可行性通常不做硬性要求;而人工智能行業(yè)非常重視產(chǎn)品功能的可行性與完備性，具有指定能力的算法模型能否在現(xiàn)有生產(chǎn)條件下使用，是一個重要的衡量標準。”

宋國杰也持類似觀點。他認為，我國高校教師在開展科研工作時，往往基于一種理想化的假設，但現(xiàn)實情況很難完全滿足這種假設。這種差距不僅僅存在于數(shù)據(jù)處理上，更存在于研究方法的整體應用上。“我們很可能在實驗室里證明了某個算法或技術(shù)的有效性，但放到實際場景中，卻因為各種復雜因素而無法達到預期效果，從而陷入‘產(chǎn)出效能低’的困境。”

程明明對此深有體悟。他說，計算機視覺圖像識別的人工智能技術(shù)雖廣泛應用于各行業(yè)，但落地時面臨的主要挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)不足。“高校在推進技術(shù)成果轉(zhuǎn)化時，往往缺乏實際應用場景下的數(shù)據(jù)作為參考，導致難以準確評估技術(shù)的效果并針對性地改進。”

他還認為，由人工智能引發(fā)的安全和倫理風險也值得警惕。“例如，生成式人工智能技術(shù)所產(chǎn)生的逼真圖像、視頻，有可能被不法分子用于詐騙。”

缺乏充足的資金支持，也是成果轉(zhuǎn)化中普遍存在的問題之一。高校的科研工作通常由科研部和科技開發(fā)部負責，前者對接國家層面項目，后者推動學校內(nèi)部科研成果與外部企業(yè)之間的合作。“目前來看，校企合作通常采用建立聯(lián)合實驗室的辦法，但各方提供的資金額度一般難以滿足項目執(zhí)行的所有需求，特別是在一些創(chuàng)新性強、技術(shù)難度大的項目中，這個問題尤為明顯。一旦資金不足，可能會導致項目進展緩慢、研發(fā)成果難以盡如人意。”宋國杰說。

共同發(fā)力推動校企合作走深走實

如何提升高校人工智能相關(guān)科技成果轉(zhuǎn)化率?

“向外借力，共同推進科技成果轉(zhuǎn)化。”宋國杰開出一劑“藥方”：“新型研發(fā)機構(gòu)是科技成果轉(zhuǎn)化的助推器。高校應與新型研發(fā)機構(gòu)深度合作，實現(xiàn)資源互補，將科研成果迅速轉(zhuǎn)化為具有市場影響力的實際應用，為科技進步和社會發(fā)展注入強勁動力。北京大學武漢人工智能研究院、北京通用人工智能研究院等已經(jīng)就此進行了探索，為高校與新型研發(fā)機構(gòu)合作提供了借鑒。”

“以產(chǎn)業(yè)難題‘揭榜掛帥’攻關(guān)形式促進校企合作，為科研產(chǎn)出賦予行業(yè)屬性。”劉士軍則將目光放在了“校企”兩方。他提出，高校在基礎研究和多學科交叉融合方面優(yōu)勢明顯，青年學生對前沿創(chuàng)新敏銳度高，因此，高校應持續(xù)在人工智能基礎理論、關(guān)鍵技術(shù)研究方面發(fā)揮獨特作用。“但目前，高校更多是做‘從0到1’的原始創(chuàng)新工作，因此需要聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界中具備技術(shù)能力的合作伙伴，做好‘從1到100’的成果轉(zhuǎn)化關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)工作。”

宋國杰補充道，科技企業(yè)應進一步發(fā)揮其在產(chǎn)學研深度融合中的主體和主導作用，同時提升高校和科研工作者對產(chǎn)學研合作重要性的認識，激發(fā)他們投身其中的內(nèi)生動力。“申請專利不是為了通過項目驗收，而是要讓成果落地，為社會提供服務。因此，高校等相關(guān)主體應不斷優(yōu)化產(chǎn)學研深度融合的機制體系，以確保持續(xù)推動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。”

構(gòu)建和完善企業(yè)孵化機制，加速高新科技企業(yè)萌芽成長，也是需要重視的一點。專家們認為，孵化這類企業(yè)不僅可以將高校前沿科技成果轉(zhuǎn)化為具有市場競爭力的產(chǎn)品或服務，還能通過市場反饋和技術(shù)改進，為高校提供市場需求信息和研發(fā)方向。

“更為重要的是，相關(guān)企業(yè)也為高校師生提供了實訓實踐平臺，進而倒推產(chǎn)學研深度融合，提升了人工智能相關(guān)成果的轉(zhuǎn)化與應用。”宋國杰認為。

提升科技成果轉(zhuǎn)化率，向內(nèi)發(fā)力必不可少。“高校和科研院所是基礎研究的基石，也是科技人才的搖籃，基于當前發(fā)展情況，我們應當更注重培養(yǎng)具有跨學科背景的‘通才’。”劉士軍建議，高校應樹立協(xié)同育人創(chuàng)新理念，探索完善復合型人才的教育教學模式，并為人才提供更多實踐機會和職業(yè)發(fā)展平臺，打造一支能夠服務新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的拔尖創(chuàng)新人才隊伍。

《光明日報》(2024年09月03日14版)