“清华大学智能产业研究院(AIR)致力于构建一个从基础科研到技术转化，再到企业孵化的完整创新链。”谈及AIR在推动人工智能(AI)产业发展中扮演的重要角色，院长张亚勤解释说。
张亚勤是数字视频和AI领域的领军人物，目前在清华大学担任讲席教授。2020年，他创立AIR，致力于推动AI技术的研究与产业化。在此之前，他曾在微软公司工作16年，担任全球资深副总裁兼微软亚太研发集团主席，并联合创办了微软亚洲研究院。2014年至2019年，他出任百度公司总裁，期间领导并推动了百度Apollo自动驾驶、昆仑芯、百度智能云等业务，目前继续担任Apollo联盟理事长。
在张亚勤的领导下，AIR广纳贤才，组建了一支精英团队，为行业培育出大批优秀AI人才，并积极促进产学研深度融合。过去一年，AIR在多方面取得了重大进展，特别是在自动驾驶、生命科学等领域展现出强大的技术创新能力。近日，张亚勤入榜《商业周刊》年度人物，以表彰他为中国AI发展作出的突出贡献。
2024年AIR在推动AI技术发展和应用方面有哪些突出成果？
AIR在多个领域取得了显著成果。首先，在基础理论研究方面，兰艳艳教授及其团队联合哥伦布亚大学和卡内基梅隆大学，构建了基因表达大模型GET。经过四年不断完善，该模型现已成为全球基因研究领域的领先模型之一，相关论文已被《自然》(Nature)正刊发表。这一成果不仅在理论上具有重要意义，而且成功应用于生物制药领域，鉴定出了B细胞淋巴细胞白血病中的一种突发致病分子机制，为白血病药物开发提供了新的靶点和方向。
其次，AIR去年成功孵化了三家公司，其中全国首家“AI医院”紫荆智康颇具前景。该项目利用AI智能体构建了一个虚拟医院，涵盖医生、护士、病人和药房，模拟真实医院运营。目前，该医院拥有42名AI医生、21个科室以及10万多名虚拟病人，通过智能体交互寻找最佳诊疗方案。在测试中，其表现已超越国内外顶尖三甲医院。但需要说明的是，尽管前景广阔，该项目在未来仍将作为医生的辅助工具，而非替代医生，它可以帮助医生阅读文献、分析病例、制定诊断方案。
最后，在自动驾驶领域，AIR与百度Apollo持续合作，取得了显著进展。2024年，Apollo旗下“萝卜快跑”在武汉实现规模化商用，成为全球最大的商业化运营城市，超越谷歌Waymo在旧金山的运营水平。技术上，AIR与百度Apollo联合发布了全球首款开源的端到端自动驾驶系统AIR ApolloFM，该系统支持多种实车部署，目前已开始在无锡实施。
未来几年AIR会在哪些领域重点投入？主要目标是什么？
未来三年，AIR将继续聚焦三大领域：机器人与无人驾驶、生命科学与医疗、绿色计算（即边缘智能）。中国在智能电网和电力配备方面领先全球，为AI大模型的应用提供了有效支持。我们的目标是提升AI大模型的效率，降低能耗，并将智能功能更多地部署到边缘侧，力求用更小的模型取得同样的结果。
AIR承担技术研发、产业合作、人才培养等多方面职责，您的精力投入在哪方面更多？
对于AIR来说，我们的第一任务是培养人才，约占到50%的比重；第二个目标是科研；第三是影响产业、孵化企业。
AIR在培养AI人才方面有哪些具体措施？
AIR致力于对产业的未来产生影响，因此在招聘教授时，我们注重其产业背景，有超过一半的教师曾担任企业首席技术官(CTO)、研究院院长或拥有产品经验。另一方面，我们的学生主要是清华大学的博士生和博士后，我们的目标是培养他们成为未来的CTO和顶级架构师。目前，我们已经培养了近400名学生，我们认为，最佳培养方式不是上课，而是让学生与企业合作参与项目。我们与百度、滴滴、比亚迪等约40家企业合作，让学生在项目实践中深入理解企业需求，毕业后也能自然融入企业。同时，我们与创业资本界保持联系，为学生创业提供支持。
您如何评价AIR在国内产学研合作中的作用？AIR是否采用了创新合作模式来加速技术发展和产业应用？
产学研合作在AI时代至关重要，因为它涉及基础科研、数据和应用场景。中国在这一领域有待加强，而AIR可以在其中扮演关键角色。一方面，我们的教师和学生需要具备强大的基础科研能力，以便站在学术前沿，发现并解决重大问题。另一方面，AIR致力于构建一个从基础科研到技术转化，再到企业孵化的完整创新链。虽然我们不直接经营企业，但为企业提供从基础科研到孵化的支持，之后企业可以独立发展，与AIR保持合作关系。
在具体合作方式上，我们有80%以上的项目源自企业需求，通过与企业合作解决实际问题。例如，在大模型领域，我们与字节跳动的豆包和阿里的通义都设立了联合实验室，来实现学校与企业的紧密合作，这种合作不仅使学生受益，也对企业有所帮助。此外，我们还孵化了一些新创公司，如生物制药领域的水木分子和华深智药。这些公司都是基于产业合作诞生的，目的是针对垂直行业解决问题。
您如何看待AI未来的发展趋势？哪些领域会成为下一个爆发点？
首先，基础大模型的发展还将持续，预计3-5年才能相对成熟。具体到应用领域，智能体预计在未来五年迎来爆发，它的出现将使众多软件，无论是面向消费者还是企业，都转变为智能体形式，依据用户的交流和习惯实现自动化操作。
我一直将AI的发展分为三个领域：信息智能、物理智能（也称具身智能）和生物智能。未来五年，信息智能有望通过图灵测试，达到通用人工智能(AGI)水平，不仅在语言文本方面，还包括图像、视频等自然语言内容。在具身智能领域，我认为无人驾驶将是首个通过图灵测试的应用，预计2025年就能实现；然而，人形机器人可能还需要更长时间，大约5-10年。
此外，未来五年我们有望见证一个全新算法体系的诞生，现有的Transformer模型和扩散模型可能会被完全颠覆。AIR以及麻省理工学院等高校都在致力于这一领域的研究，包括世界模型、新的记忆系统，以及全新的架构都会出现。
目前行业面临的最大挑战是什么？您是否观察到一些行业发展误区？
整体而言，AI未来有望成为规模达数十万亿的产业机会。然而，这一领域存在大量泡沫，无论在中国还是美国，相关投资和新创企业的同质化现象严重。2023年，中国有超过200家企业开发通用大模型，显然市场并不需要如此多的参与者，这反映出初期投入过热。实际上，AI的核心价值在于垂直行业应用，解决实际问题。企业应明确自身优势、目标问题及收益来源，而非盲目跟风“卷”大模型。
行业发展需遵循自然规律，尊重市场机制，避免运动式的推进。目前，行业面临的主要挑战是过度依赖算力而忽视了算法的重要性。过去两年，算法的提升远远落后于算力的提升。当AI发展到一定程度时，算力和数据增长遇到瓶颈，算法的优化将变得更加困难。撰文/陈佳靖 编辑/范荣靖
