“AI+生活”已至 发展“堵点”如何打通
5月17日，小鹏汽车机器人中心首席工程师陈晨屹第三次带着人形机器人“Iron铁人”走进清华园。去年4月，他只能带着一份讲解人形机器人的PPT来作展示。7个月后，通过底盘和关节卡扣固定、木箱运输，拆装耗时一个半小时，陈晨屹带着“铁人”进行静态展示。他当时的目标是，让人形机器人自己走进清华。
如今，“铁人”已经能在清华园步行穿梭，向周围学生介绍自己的学习情况。站在“智汇清年”清华大学人工智能青年论坛的演讲台上，陈晨屹提到，未来的目标是实现机器人量产，在不同场景里展开应用，并确保机器人的稳定性、可靠性等。
除了人形机器人的应用场景展示，在这场论坛上，“AI+交通”“AI+政务”等不同的场景被一一提出，院士专家们和与会者一起思考，未来人工智能应用场景还存在哪些技术难点，如何更好地服务未来？
自动驾驶是人工智能技术应用的热门场景之一。中国工程院院士、清华大学车辆与运载学院教授李克强提出，清华团队搭建了“车路云一体化”系统架构，即通过移动通信、大数据、人工智能等技术，将车、路、云融合，实现动态数据服务和协同决策的环境。
在他看来，AI不仅会重塑汽车产业格局，还将改变交通出行方式，更深度融入生活之中。但要实现自动驾驶的快速发展，还要破除单家企业数据收集存在的覆盖不全等问题，通过车路云协同视角采集数据，构建云控技术平台，实现数据闭环和模型优化。
数据孤岛的问题在“AI+政务”的应用场景中同样存在。清华大学国家治理研究院执行院长、公共管理学院教授孟庆国提到，今年以来，多个地方政府部署了DeepSeek大模型，引入了“AI公务员”，从“一网通办”等“互联网+政务服务”模式进入到人工智能驱动的新模式。
在孟庆国看来，借助人工智能在海量信息处理方面的优势，可以快速掌握一些政务事项，面对居民的诉求提供智能问答、政策精准推送等相关服务。
但当前，人工智能的应用多处于工具层面，对政府核心业务和组织结构影响有限，要实现深层融合需要解决数据孤岛、算力统筹、模型协同、幻觉与黑箱等问题。孟庆国建议，要强化政企合作，统筹算力部署，促进大模型从工具层应用向核心业务创新和范式的转变。
围绕“共绘未来人居新图景”的主题，清华大学环境学院教授温宗国提出了天空地一体化数据支撑及智能监管新模式，即利用卫星遥感等设备，借助人工智能等技术，推动“无废城市”建设目标的实现。
如今，AI逐渐渗透进校园、医院等场所，服务城市的发展。“AI+生活”的时代已来，但要进一步实现人工智能的普及化应用，还面临哪些“堵点”？
身处研发应用一线，北京智谱华章科技股份有限公司CEO张鹏在现场描述了一个场景，即未来学生将会用AI答案质疑教师的讲解，患者也会用AI问诊质疑医生的判断。毫无疑问，AI将改变人们的思维模式，但他认为不必对AI持有恐慌心理。虽然大模型在语言能力上已不断接近人类，但对比人类直觉、逻辑等认知层面能力，大模型仍存在较大差距。
张鹏建议，未来还需要进一步展开研究分析，探讨多模态能力的提升对通用人工智能发展的影响，进一步激发人工智能产品的潜在价值。从人才需求的角度来看，张鹏认为，要改变传统灌输式的知识传授方式，重新思考教育的定位，不断地提高学生的批判能力和创新能力。
（来源：中国网）
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