于非院士:光明实验室为数字化经济赋能

 

第八届全球深商大会暨光明科学城大会,人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)执行主任、加拿大工程院院士、加拿大工程研究院院士于非作主题演讲,他表示,数字产业化就是把数字技术、产品、服务、基础设施和解决方案做大做强,产业数字化就是应用数字技术和数据资源为传统产业带来的产出增加和效率提升,是数字技术与实体经济的融合。数字经济有多种形式,包括数据经济、服务经济、长尾经济、共享经济等。全球迎来了崭新的数字时代。

 

目前,广东有十个省实验室,其中深圳有三个,第一是鹏城实验室,第二是深圳湾实验室,我们是光明实验室,也叫人工智能与数字经济广东省实验室,于2019年由广东省政府批准成立的,由深圳大学牵头建设,并落户光明。实验室的四大研究方向,一是区块链与金融科技,二是机器学习与智能系统,三是智能传感与精准医疗,四是组织与智慧城市。

 

当前,中央提出要把握数字经济发展趋势与规律,推动数字经济健康发展。几个比较关键的技术,包括人工智能、大数据、云计算等。广东省也提出了非常高的标准,在数字经济方面要建成全国的标杆。

 

在20国集团中,数字经济有一个简单的定义,是以数字化的资产为基础,包括数字产业化和产业数字化。数字产业化就是以数字产业作为原始产业做大做强,产业数字化就是传统经济向数字化进行转型。     

  

数字经济有多种形式,包括数据经济、服务经济、长尾经济、共享经济等等。有一个预测,到2030年,数字经济比重有可能到77%以上,也就是说有153万亿GDP都来自于数字经济。

 

ABCD+X是数字经济中涵盖主要的技术,包括AI、区块链、云计算、数据,以及新的技术,比如说移动互联、互联网IOT,还有X,就是最近涌现的一些比较新的技术,也就是我们所说的“黑科技”,包括元宇宙、合成生物、量子计算等等。全球迎来了崭新的数字时代。

 

人工智能的概念,从提出到现在有将近70年的历史。从1956年开始提出了这个名词,之后经历了几起几落。以深度学习为代表的人工智能发展的第三次浪潮,在计算机视觉、自然语言处理、无人驾驶、蛋白质结构等众多领域取得了显著的成果。

 

如果从工业革命角度来说,第一次是以蒸汽机为代表的机械自动化的工业革命。第二次是电气化,第三次是数字化,第四次是智能化。目前我们处在第四次工业革命的大浪潮中。

 

目前人工智能已经进入了千行百业,但是各种各样的问题也非常多,同时提升的余地和空间也是非常大。人工智能如果和传统工业相结合,能够产生新的火花。例如工业+人工智能就形成了工业4.0,家居+人工智能就是智能家居等等。智能的个体呼唤智慧的环境。       

 

ABCD+X这些技术和传统的生产资料、生产力和生产关系是什么?数字经济的时代,生产资料由土地变成了大数据,数据本身变成了生产要素,生产力仍然是人力,通过人工智能提高了生产力。区块链解决了生产关系的问题,通过共识加强人和物之间的信任,来提高生产关系。

 

光明实验室去在区块链和金融科技领域做了大量的研究,包括区块链里面的一些核心技术。目前区块链主要面向金融服务,对于其他行业还有很多欠缺,我们做了面向服务的区块链平台,用到了很多方面。区块链核心技术是对区块链本身进行数据建模,分布性地进行建模。目前,区块链已经在交通系统开始使用。在机器计算、机器智能都用区块链进行驱动,产生了很好的效果。

 

实验室另外一个比较大的部分是数字孪生城市,由郭仁忠院士领衔。里面有虚拟城市的建造以及基于数字孪生城市的各种各样的应用。比如城市交通,以及当前的热门话题元宇宙。

 

还有一个项目是优视摄影,通过摄影形成3D模型,与无人机紧密配合,能够形成自动化的3D模型建设。这个项目由我们实验室推出,已经在深圳、东莞、青岛各个城市落地。

 

另外一个项目是工业云大脑和工业元宇宙。中国是制造业大国,但是不是制造业强国,很大一部分原因是我们是通过劳动力堆积起来的。目前遇到的困难是劳动力成本在上升,很多制造业企业外流到印度、越南等地。如何提高制造业技术水平,由大国向强国迈进?我们实验室的工业云大脑,就是把一线的工人经验知识用工业云大脑的方式来应用,对智能制造有很大的指导作用。还有工业元宇宙,包括AR眼镜,精密组装等。制造业遇到的困难,可以通过技术提升智能制造的水平来解决,这是我们实验室重要的研究方向。

 

智能传感与计算成像,我们正在对标这项国际技术研发自己国产代替的技术。自主导航和自动驾驶,是基于多年在自动驾驶方面的积累,并与加拿大的公司合作,我们自研自动驾驶的芯片。

 

人工智能虽然取得了很大的成果,但是目前主要是聚焦在工程技术领域,通过强大的算力和超大的数据,把现有的算法模型发挥到及至。这种“大力出奇迹”的“暴力美学”,已经产生超大的模型:1750亿个参数的GPT3, 1.6万亿个参数的Switch Transformer。训练这些超大模型消耗的电量需要几万度,产生的二氧化碳当量,相当于一辆汽车行驶地球与月球之间距离的排放量。相比之下,人脑的工作功率约为20W,这足以覆盖整个人思维能力。

 

光明实验室在人工智能与数字经济的基础理论方面也有深入的研究,包括如何理解智能的本质,智能的定义,以及量化智能的数学模型。

 

未来,光明实验室将要打造人工智能与数字经济全链条的平台、产学研合作平台、人才平台、成果转化平台。同时,把光明实验室打造成全国乃至全世界都有重要影响力的重要实验室。