继2025年第一届亚太人工智能教育大会在福州成功举办之后，2026年5月23日，第二届亚太人工智能教育大会（AAIEC 2026）也在福州隆重召开。本次大会由全国高等学校计算机教育研究会和亚太人工智能学会（国际人工智能科学院）主办，阳光学院和亚太未来（福州）人工智能科技有限公司承办，中国人工智能学会智能融合专业委员会、《软件导刊》杂志社协办。大会聚焦人工智能与教育深度融合，汇聚海内外院士专家、高校院长、行业领军人才等1000余人，共探AI时代教育创新路径，助力亚太区域人工智能教育生态共建。大会开幕式环节，全国高等学校计算机教育研究会理事长蒋宗礼、AAIA亚太人工智能学会（AAIS国际人工智能科学院）执行主席雷渠江分别代表主办单位致辞，对大会召开表示祝贺，阐释新时代人工智能教育发展的时代意义，号召学界、业界携手推动AI教育落地实践。阳光学院校长达新宇代表承办单位致辞，分享民办高校在人工智能教育领域的探索与担当。安世腾科技COO李心仪作为合作单位代表发言，阐述企业赋能AI教育的实践方向。现场同步举行了亚太人工智能教育联盟成立仪式，为区域AI教育协同发展搭建全新平台。开幕式后，上午场大会报告正式开讲，由武汉大学何炎祥教授主持。中国工程院院士何友以《AI赋能教育》为题，系统剖析人工智能技术对教育模式、育人体系的变革逻辑。欧洲人文和自然科学院院士、香港理工大学副校长曹建农围绕教育4.0，分享香港理工大学AI+教育创新落地实践。新加坡工程院院士、新加坡国立大学终身教授陈志宁、美国医学与生物工程院院士、深圳理工大学教授潘毅分别从前沿技术创新、研究型大学建设视角带来深度分享。安世腾科技CTO林少锦、阳光学院人工智能学院院长黄风华，立足产业与应用型高校场景，解读通用AI技术基石建设、AIGC赋能高校教学的机遇与挑战。下午论坛由AAIA亚太人工智能学会（AAIS国际人工智能科学院）执行主席雷渠江教授主持，报告聚焦底层技术创新、国际教育范式、产学研融合、教育服务落地四大方向。国家教学名师、武汉大学教授何炎祥带来《AI编译器》主题分享，解码AI底层核心技术。新加坡科技设计大学（SUTD）信息系统技术与设计学院（ISTD）院长兼教授李晓黎围绕AI赋能教育设计展开分享。正阳AI研发技术负责人杜辉、华图教育运营总裁郑文照，分别从高校人才培养、AI降本增效等产业落地视角，带来务实经验分享。人工智能院长圆桌论坛环节，汇集了来自新加坡科技设计大学的李晓黎院长、北京理工大学计算机学院原院长黄河燕、南京信息工程大学人工智能学院原院长潘志庚、国防科技大学计算机学院副院长毛晓光、阳光学院人工智能学院副院长罗贤全五位嘉宾，围绕各校办学特色、人才培养、产教融合、升学就业等热门话题进行精彩的探讨和交锋，精彩不断。5月24日上午的分论坛环节，三十余位专家围绕高校人工智能通识教育、专业人才培养与核心课程建设、AI赋能计算机学科建设、AI产教融合、国际交流合作、应用型高校AI教育机遇挑战等专题进行了深度的交流和解读，专家们的精彩报告赢得了广泛的好评和赞誉。......本次大会作为亚太地区人工智能教育领域具有广泛影响力和代表性的高端盛会，为区域内的学术交流、成果互鉴与产业协作搭建了重要平台。与会各方一致认为，大会的成功举办将进一步推动人工智能与教育的深度融合，促进高校学科建设与创新型人才培养。此外，大会还得到了安世腾科技、华图教育、北京正阳恒卓、高等教育出版社、吉斗云、福昕软件等人工智能及教育领域领军企业的大力支持和协助。展望未来，亚太人工智能教育大会将每年定期举办。2027年第三届大会将与各界同仁再次相聚，继续携手探索人工智能与教育深度融合的创新路径。大会欢迎更多海内外专家学者、教育机构及产业伙伴持续关注与参与，共同推动亚太地区人工智能教育生态的高质量发展。免责声明：本文为企业宣传商业资讯，仅供用户参考，如用户将之作为消费行为参考，凤凰网敬告用户需审慎决定。

今天（5月18日），“志远励学 毅启芳华”第六届张志愿院士奖学金、第二届潘毅院士希望助学金联合颁奖典礼在黎里中学举行。深圳理工大学计算机科学与控制工程院创院院长、讲席教授，中国科学院深圳先进技术研究院高性能计算中心首席科学家、博士潘毅，上海第九人民医院院办副主任、发展与合作交流办公室主任王士强，吴江区委教育工委书记、区教育局局长季小峰，汾湖高新区党工委委员、管委会副主任顾焱出席活动。张志愿和潘毅均是黎里中学培养出来的杰出人才，多年来始终心系母校发展。他们分别设立“张志愿院士奖学金”与“潘毅院士希望助学金”，以实际行动回馈母校，助力教育事业发展。活动现场宣读获奖名单，并为获奖者颁奖，共有22名优秀学子荣获张志愿院士奖学金，47名优秀学子荣获潘毅院士希望助学金。现场，黎里中学学生还带来了古筝、书法、太极、合唱等表演，充分展现了黎里学子多才多艺、朝气蓬勃的青春风采。顾焱在致辞中表示：黎里中学根植千年古镇文脉，秉承诚勤智洁校训，以诚以待人、勤以奋进、智以处世、洁以自善为育人体系，形成了独具特色的办学品牌。张志愿、潘毅两位院士情系桑梓、心系教育，以奖学金、助学金为纽带，反哺母校、赋能后生，以实际行动诠释了饮水思源、立德树人的深刻内涵，为汾湖教育注入了强大精神动力。希望受到表彰的同学，以两位院士为标杆，牢记诚勤智洁校训，在学习中锤炼本领，在实践中增长才干，在成长中涵养感恩之心，努力成为德智体美劳全面发展的新时代好少年，将来用学识与爱心回馈家乡、报效祖国。汾湖高新区将一如既往重视教育、支持教育，全力为学校发展、学子成长保驾护航，也期待社会各界继续关心汾湖教育，汇聚更多爱心力量，共同培育更多栋梁之材。仪式上，潘毅送上寄语：“希望这份助学金能为每一位努力向上的孩子保驾护航，真诚期盼每一位受助、获奖的学生能把关爱转化为前行的动力，勤学精进、逐梦成长，未来学有所成，常怀感恩之心，反哺社会，为家乡发展、国家建设贡献力量。”王士强受中国工程院院士、国家口腔医学中心名誉主任张志愿委托参加颁奖典礼并送上寄语，希望黎中学子们能牢记校训“诚勤智洁”，做到志存高远、脚踏实地，心怀桑梓、回报社会，修身立德、实事求是。图文｜吴江区融媒体中心融媒记者 吴菲责编｜颜贝贝 崔晨弘校对｜吴菲审核｜王莉萍 周强 潘若斐 陆鹭霏签发｜董芳芳

4月22日，作为FAIR plus2026机器人全产业链接会的核心学术产业平台，智能机器人学术产业前沿论坛FIRST大会主论坛在深圳会展中心（福田）9号馆1号会议室召开。会上，由中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称“深圳先进院”）指导，深圳市机器人协会与中国（深圳）综合开发研究院联合研究编制的《深圳市机器人产业发展白皮书(2025)》正式发布。论坛以“具身智能技术突破、产业链协同、量产落地”为核心议题，由广东省工业和信息化厅、深圳市工业和信息化局作为业务指导，深圳先进院为学术指导，由深圳市机器人协会、德国斯图加特展览公司与德国机械设备制造业联合会（VDMA）自动化与机器人分会联合主办。本次论坛阵容强大，汇聚了海内外顶尖院士专家、产业领袖与国际机构负责人等200余人，围绕具身智能技术突破、产业链协同、量产落地等核心议题展开深度对话，为智能机器人从实验室走向规模化量产指明方向。工业和信息化部装备工业一司智能制造处处长赵奉杰、广东省工业和信息化厅二级巡视员张振祥、中国科学院深圳先进技术研究院副院长吴新宇、深圳市机器人协会理事长潘毅院士、德国斯图加特展览集团总裁 Roland Bleinroth 出席大会并先后致辞。吴新宇表示，深圳拥有完整的机器人产业链、开放的创新生态与丰富的应用场景，为技术从实验室走向市场提供了得天独厚的土壤。由深圳先进院发起成立的深圳市机器人协会，已建成覆盖全国的专业网络，持续开展技术对接、标准建设、生态协同与行业服务，为产业高质量发展筑牢平台支撑。未来，深圳先进院将继续发挥国家战略科技力量作用，联合协会与各界伙伴，聚焦机器人技术发展的前沿方向，深化跨学科、跨领域、跨区域协同，推动更多关键核心技术突破与产业化落地，助力深圳打造全球机器人创新高地。世界机器人联盟（IFR）秘书长Susanne Bieller发表题为《驱动产业变革：全球机器人市场的战略展望》的主旨报告，深度解析全球机器人产业发展趋势与市场机遇。现场，《深圳市机器人产业发展白皮书（2025年）》与《"机器人+"应用创新场景研究》两大核心报告正式发布。白皮书显示，深圳机器人产业展现出强劲增长动能，2025年深圳机器人集群实现营业收入379.03亿元，同比增长34.3%；产业总产值突破2400亿元，同比增长20.56%；拥有机器人专利的企业达4676家，同比增长19.44%，产业创新内核持续夯实。两大报告系统梳理了产业发展现状，深度剖析了机器人在各行业的应用前景与落地路径。此外，大会还启动了《职业技能等级认定培训教程--服务机器人应用技术员》编写工作，发布《深圳市"机器人+"应用示范典型案例（第二批）》榜单；为行业人才培养与场景落地提供标准化指引。首届全国安全应急救援机器人大赛启动仪式同期举行。本次主论坛设置了三场高端圆桌对话，围绕全球协同、硬件突破、大模型融合三大核心议题展开深度探讨，直击智能机器人产业发展的关键痛点与未来方向。据了解，本届展会面积达15000㎡，集结500多家产业链上下游企业参展。深圳先进院“成果超市”同期亮相，集中呈现了在人工智能、机器人等领域的创新成果，成为展会一大亮点。作为FAIR plus2026的核心学术活动，FIRST大会主论坛的成功举办，进一步打通了学术研究与产业落地之间的壁垒，凝聚了全球机器人产业的发展共识。此外，FIRST大会同期也举办了Science Robotics顶刊专场以及医疗、海洋、工业、农业等7大垂直分论坛，持续为智能机器人量产落地注入技术动能。作为中国科学院在粤港澳大湾区布局的国家战略科技力量，深圳先进院长期深耕机器人及人工智能前沿领域，凭借雄厚的科研实力与前瞻性布局，持续引领区域机器人产业创新发展。深圳先进院牵头成立的深圳市机器人协会已拥有850余家会员单位，其中近70家上市公司，580多家专精特新企业与国家高新技术企业，创新生态的集聚效应日益凸显。论坛现场深圳先进院副院长吴新宇发言《深圳市机器人产业发展白皮书（2025年）》发布环节深圳先进院产业发展中心主任毕亚雷发言

2025 年 9 月 14 日晚，中欧科学家论坛北京人工智能沙龙 “围炉夜话” 专场在北京国数基地举行。本场活动是由中国致公党中央经济委员会委员、百城论坛执委会主任乔琦和欧中人工智能协会发起人、中欧科学家论坛秘书长肖灵艳共同共发起和组织。活动以 “AI + 新机遇 —— 普通人能够参与的赛道” 为核心主题， 乔琦主任担任主持。汇聚院士、人工智能专家、产业领军者、协会代表等各界人士，围绕 AI 落地实践、资本赋能、普通人参与路径等议题展开深度交流，现场氛围开放务实，凝聚诸多行业共识。开场：聚焦“AI+” 落地，锚定普通人参与方向“当前处于伟大且不确定的时代，我们需在人工智能浪潮中寻找确定性，更要探讨普通人如何共享机遇。”乔琦主任率先开场，介绍活动背景时提及，此前已围绕人工智能到超级智能等 “高大上” 议题展开探讨，当晚则聚焦 “落地” 与 “参与”：“无论是产业发展还是个人机遇，都离不开资本支持。去年我们提出院士科创产业基金构想，今年致公党北京市委支持下设立‘中国RWA 健康产业发展调研课题’，正是为了推动 AI 与实体经济结合，让更多人能参与其中。”他还分享了连续2年受邀参加“全球创业大赛”创业导师、评委看的都是人工智能赛道创业项目如火如荼，AI 相关领域的市场动态，从上半年资本市场表现，人工智能软硬件相关股票涨幅显著。而人工智能+国家战略的出台，将成为未来 20 年重要产业赛道。接下来，期待院士们为普通人参与 AI 指明路径。”院士观点：AI 落地需 “复合型能力”，数据标注、AI 制药成平民化赛道潘毅院士：AI 需 “赋能” 行业，数据标注、AI 制药潜力大“人工智能的核心是‘赋能’，脱离行业场景的 AI 难以落地。”人工智能与区块链领域国际顶级专家、致公党中央RWA 健康产业调研课题专家 潘毅院士 从技术研究与产业观察角度切入，指出 AI 当前的核心短板：“人脑拥有 8600 亿神经元、超百万亿参数，远超现有大模型；AI 的优势仅在于速度，必须与具体行业结合 —— 比如商汤科技在人脸识别领域成功，但试图复制到医疗、材料等所有领域则不现实，因为 AI 需要‘行业赋能’。”针对普通人参与路径，他提出两大方向：“一是‘提示工程’，普通人需学会用连贯问题与 AI 交互，最大化发挥AI 工具价值；二是数据标注，这将成为大行业 —— 数据是AI 的‘燃料’，懂基础专业的本科学生甚至普通人，都可参与数据标注工作，为 AI 训练提供高质量数据。”此外，潘毅院士重点提及AI 制药赛道：“中国在 AI 制药领域有望十年内超越美国。过去中药依赖天然小分子，西药依赖试验试错，而 AI 可设计‘世界上不存在的小分子’，目前全球已知药源小分子约 1000 万，AI 可探索的空间达 10 的 30 次方，既能保障民生健康，也能为普通人提供就业与创业机遇。”蒋林华院士：算力突破、数据价值凸显，普通人要“活到老学到老”“中国在 AI 三大核心领域已具备优势：算力上，国产芯片正奋起直追，逐步实现替代；算法上，部分 DCU 算法已超越ChatGPT；数据上，我国人口基数、高铁里程、高速网络流量等带来海量数据，这是 AI 发展的核心资源。”中欧科学家论坛执行主席、玻利维亚国家科学院院士、人工智能领域专家蒋林华院士 从技术基础层面分析，强调数据处理的重要性：“海量数据若不处理就是‘灾难’，分布式处理技术可破解这一难题，而数据标注是普通人参与的关键环节 —— 通过标注数据，AI能实现更高效的有监督学习。”对于普通人，他提出两点建议：“一是理性参与 AI 相关投资，把握产业高速增长红利，但需做好调研；二是‘活到老学到老’，主动学习 AI 工具 —— 比如用AI 辅助制作 PPT，能将从‘0到 1’的时间从一周缩短至两三天，虽需人工修正内容，但效率提升显著。AI 无法替代‘架构性思考’，但能成为高效工具，拒绝学习新工具就会错失机遇。”专家与产业代表：从技术、RWA、元宇宙多维度拆解参与路径吴焦苏会长：AI 底层逻辑与 “互动影游 IP” 的大众参与空间“AI 产业的核心是‘从原理到应用’—— 需先夯实智能哲学、智能数学等底层逻辑，才能衍生出智能技术、智能产业。”中科院北美校友会副会长、人工智能专家吴焦苏会长 结合自身研究指出，普通人参与无需局限于技术研发：“我们正打造音乐 AI 驱动的互动影游IP，预计营收可达 10 亿级。这类项目需要大量‘专业标注员’—— 比如懂音乐、懂游戏场景的普通人，可参与内容标注、需求反馈，这也是技术落地的重要一环。”他还以行业案例补充：“美国某企业近期解雇 500 名通用数据标注员，却扩招‘产业专业标注员’—— 这说明‘AI + 行业知识’的复合型参与者更具竞争力，普通人可结合自身专业切入。”苏彤老师：RWA 三次元革命，让普通人拥有 “个性化资产”“AI 时代的最大机遇，是每个人的潜力都能被激活 —— 过去单一的成功标准将被打破，多元价值评价体系下，‘人人可成功’成为可能。”北京国数基地研究院首席专家、RWA 领域深度研究者苏彤老师 从RWA（真实世界资产）角度展开，提出 “RWA 三次元革命”概念：“传统金融证券化是‘二次元’—— 将丰富的真实资产‘切片’为股票、证券，普通人只能被动参与且风险高；而AI + 数字孪生 + 元宇宙将推动RWA 进入‘三次元’，即 RWDA（真实世界数据 + 真实数据资产 + 真实世界资产）模式。”他解释，这一模式下普通人将拥有新机遇：“无需‘千军万马买股票’，每个人都能持有个性化、可流通的数字权益凭证 —— 比如文旅IP 的微小份额、社区服务的权益通证，既降低参与门槛，也减少‘被收割’风险。未来，区块链技术将保障资产透明，类似十年前股权众筹的信任问题将大幅减少。”谢安娜女士：元宇宙+ AI 落地案例，开放体验与合作机会“元宇宙与 AI 的结合，已在上海落地多个实操项目，普通人可通过体验、合作参与其中。”中国移动通信联合会执行秘书长、全球元宇宙大会创办者谢安娜女士 分享产业实践：“我们在上海普陀区打造‘AI + 元宇宙’to C 体验中心，面积超 1000 平方米，未来将扩展至 1 万平方米，普通人可现场体验 AI 生成内容、元宇宙文旅场景；静安区正在建设‘AI 元宇宙百强案例测试中心’，通过认证的项目可享受市区两级政策补贴，创业者或中小企业可申请测试与扶持；闵行区则规划‘长三角集采中心’，聚焦 AI 硬件落地，有工厂资源的企业可对接合作。”她还透露，全球元宇宙大会已进入中关村论坛系列活动，计划在北京落地线下场地：“将联动北京文物局、首都博物馆、公园管理局，开发‘AI + 文旅’‘AI + 文博’场景，欢迎各界资源合作，共同打造普通人可感知的AI 应用。”田垚主任：需求侧驱动科技产业化，锚定2035、2049 目标“普通人参与 AI 的核心，一是做‘需求侧推动者’，二是做‘供给侧实践者’。”中国国际科技促进会国际合作部主任、上海人工智能论坛联席主席田垚主任 从科技产业化角度强调：“人民对美好生活的向往，就是 AI 落地的方向—— 比如老龄化带来的‘智能养老需求’、教育领域的‘个性化学习需求’，普通人提出的真实需求，将成为技术研发的核心导向。”他还提及资本与科技的结合：“当前资本环境紧张，我们正通过‘百城论坛’联动 100 个城市，每年统筹2000 亿资金支持科技产业化，覆盖全国几乎所有五星级景区及产业园区。普通人若有 AI 相关创业项目，可通过这类平台对接资金与资源，推动想法落地。未来 25 年，我们需锚定2035 年社会主义现代化基本实现、2049 年新中国成立100 周年两大目标，让 AI 成为民族复兴的助力。”王昱东：设计行业AI 挑战与国企转型需求，呼吁 “革命性工具”“AI 对设计行业的影响已显现，既有机遇也有挑战。”歌华设计公司副总经理、北京国际设计周公司董事长王昱东 分享行业观察：“一方面，部分年轻设计师因 AI 替代失去工作 —— 设计专业毕业生每年 60 万，约 2/3 难就业；另一方面，掌握 AI 的设计师‘卷价格’—— 原本 30 万的宣传片，现在报价降至 1 万 - 3万，虽效率提升，但行业生态需规范。”他还提出国企AI 转型的痛点：“我们作为国资委体系企业，虽学习了大量 AI 知识，但缺乏‘革命性工具’—— 就像 iPad 改变移动办公一样，需要一款简单易用的 AI 工具（未必是硬件），让国企员工快速上手。目前我们正尝试开发整合常用 AI 模型的小程序，但仍需行业专家支持，推动国企真正进入 AI 时代。”世界数字科学院副理事长徐亭，美国医学与生物工程院院士、欧洲科学与艺术院院士、乌克兰国家工程院外籍院士潘毅院士、青岛黄海学院董事长刘常青、SXR科技智库创始人及理事长高文宇、中信出版社首席经济学家乔卫兵，中国科技新闻学会大数据科技传播专委会秘书长王丁桃、北京国数基地研究院院长韩靖、北京信息产业协会元宇宙专委会主任龚才春博士、中科院北美校友会副会长、人工智能专家吴焦苏、永州市壹禾文创董事长王鸿杰等参加活动。抱团取暖，共赴AI20 年黄金期当炭火渐微活动接近尾声时，乔主任总结：这场从技术云端落到生活实处的围炉夜话，不仅勾勒出 AI 时代的平民机遇，更点燃了 "人人可参与" 的燎原之火。“未来 20 年是 AI 的黄金期，错过房地产、互联网的机遇后，AI+、RWA、数据服务等赛道已向普通人敞开大门。无论是参与数据标注、学习 AI 工具，还是投资优质项目、对接产业资源，核心是‘抱团取暖’—— 今天在场的院士、专家、企业家，都是大家的‘资源桥梁’，期待未来能形成更多合作，让每个人都能在 AI 浪潮中找到自己的位置。”（文：郭振耀 图：主办方）（从左至右：龚才春博士，潘毅院士，书法家彭双元，肖灵艳）

原文标题：我校发起并承办CCF2025中国数字服务大会低空经济学术分论坛本网讯（通讯员 孙雪华）8月19日至21日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF服务计算专业委员会、烟台大学、哈尔滨工业大学（威海）联合承办的CCF 2025中国数字服务大会于山东烟台举行，大会的主题是“数智服务：重塑产业体系，赋能社会治理”。中国工程院院士何友、赵春江，中国科学院外籍院士黄铭钧，俄罗斯科学院院士Igor Sheremet，IEEE会士Rajkumar Buyya，深圳理工大学计算机科学与控制工程学院院长潘毅，吉利汽车研究院人工智能中心主任陈勇，字节跳动Code AI高级技术专家刘杰等国内外专家参会，CCF服务计算专委会秘书长马于涛教授主持开幕式。大会收到116篇论文，录用49篇，邀请11位专家作主旨报告，组织16场论坛等活动。由我校通信与信息工程学院和计算机学院发起并承办，北京邮电大学、南京邮电大学和重庆邮电大学共同协办低空经济学术分论坛，主题为“低空经济新引擎：5G与空天地协同重构生态”，吸引了100余位来自全国各地的优秀学者、行业专家积极参与，探索 5G 与空天地协同技术在低空经济中的应用，推动低空经济产业链的重构与升级，助力我国在低空经济领域的国际竞争中占据优势地位。CCF服务计算专委会主任、哈尔滨工业大学计算学部主任王忠杰代表大会向与会嘉宾致以诚挚的欢迎，他表示本次论坛旨在搭建高水平的交流平台，汇聚各方智慧，共同推动低空经济产业的高质量发展。他呼吁大家抓住历史机遇，在核心技术攻关、产业生态构建等方面深化合作，共同开创低空经济的新篇章。特邀报告环节由我校计算机学院院长陈彦萍教授主持。北京邮电大学计算机学院院长王尚广教授作题为《天算星座驱动低空经济》的报告，介绍了低空技术与工程专业的北邮方案，特别是研制飞控与智控一体化无人机平台，分享了天算星座在低空经济的应用案例；南京邮电大学原副校长、物联网研究院院长朱洪波教授作题为《低空经济环境下的新型网络基础设施研究与应用》的报告，强调需构建智能融合的新型基础设施，以通感算控一体化等技术支撑低空经济落地；重庆邮电大学副校长李章勇教授作题为《新陆桥低空经济技术国际合作实验室建设》的报告，介绍了国际合作实验室建设及推动中国低空技术标准输出至“一带一路”国家的计划；我校校长卢光跃教授作题为《低空物流场景下的信息通信挑战与实践》的报告，围绕华山低空物流试点，针对该特定场景下物资配送面临的窘境，分别从低空高可靠通信技术、低空智能信息处理技术、低空安全管控、无人机反制技术等方面的汇报研究进展，有力支撑了山岳环境低空物流的顺利开展。四所邮电高校分别从战略布局、基础技术、国际合作和典型场景验证等方面，系统展示了低空经济的技术路径与发展前景。报告结束后，我校副校长巩红教授为报告嘉宾颁发了感谢证书。圆桌论坛环节由我校通信与信息工程学院院长姜静教授主持。烟台大学计算机与控制学院院长童向荣、中国铁塔通信技术研究院研究员王晓东、山东联通数字化部技术总监徐小杰、青岛冠城软件有限公司总经理宁家川和西安邮电大学副教授刘伯阳围绕“低空经济的生态重构与新规则”展开了深入交流与思想碰撞，现场气氛热烈。圆桌论坛后，我校校长卢光跃教授为论坛嘉宾颁发了感谢证书。未来，学校将持续深化与国内邮电类高校的协同创新，携手推进5G与空天地协同技术在低空经济领域的创新突破与场景落地，加速低空经济产业链的重构升级，为低空经济高质量发展提供坚实智力支撑与关键技术保障，为创新驱动发展战略实施与新质生产力培育注入强劲动能，助力我国数字经济腾飞再添新引擎。（供稿：计算机学院、通信与信息工程学院）

7月24日，AspenCore主办的“2025(第六届)国际AI+IoT生态发展大会”在深圳南山科兴科学园国际会议中心举行。在大会的主论坛“国际AIoT产业发展高峰论坛”上，深圳理工大学计算机科学与控制工程院创院院长、讲席教授，中国科学院深圳先进技术研究院高性能计算中心首席科学家潘毅博士，发表了题为《人工智能(AI)大模型成功落地的六个要素》的主题演讲。当下，以大模型为代表的AI技术正加速向各行各业渗透，在众多领域展现出巨大的应用潜力。但一个关键问题摆在眼前——如何让这些先进技术真正落地应用，实现从理论到实践的跨越，这始终是业界关注的核心焦点。在此背景下，潘毅博士结合自身多年在AI领域的研究与实践经验，系统梳理了AI大模型落地所需的关键要素。他指出，大众普遍认为，AI的发展依赖于“数据、算法、算力”这三驾马车。然而，随着技术的进步和应用场景的复杂化，仅靠这三者已不足以支撑AI大模型的落地。在此背景下，潘毅院士提出了一个更为全面的框架——六驾马车，即大数据、优算法、强算力、赋知识、可解释和低能耗。为了更好地理解这一框架，潘毅院士首先阐述了AI大模型的本质：处于深度学习(多层神经网络)的技术大框架下，数据是燃料、模型是引擎、算力是动力、知识是本钱、解释是根本、能源是基础。基于这一认知，他详细解析了每个要素的重要性及其对AI大模型落地的关键作用。一、大数据：AI的燃料潘毅博士指出，大数据是AI大模型发展的基石。他提到，模型的参数越多，所需的数据量就越大。没有足够的数据，模型的参数就无法得到充分训练，精准度也会大打折扣。2022年9月，DeepMind在其发布的Chinchilla论文中提出了Hoffman scaling  laws，该定律表明每个参数需要大约20个文本token进行训练。例如，一个拥有70亿参数的模型，就需要1400亿个token的训练数据。若每个token使用int32(四字节)进行编码，那么所需的数据量将高达560GB。大数据不仅规模巨大，而且结构多样，涵盖了纯数据、信号、图像、文字、动画、语音和视频等多模态数据。在医疗领域，大数据的应用尤为广泛。通过收集和分析患者的临床数据、基因数据、影像数据等，可以实现临床决策的精准化、精准医疗的个性化、慢病干预的有效化以及健康管理的全面化。例如，利用大数据分析技术，医生可以根据患者的病史、症状和检查结果，为患者制定更加个性化的治疗方案，提高治疗效果;同时，通过对大量患者的健康数据进行分析，还可以提前发现潜在的健康问题，采取相应的预防措施，降低疾病的发生率。二、强算力：驱动AI的引擎“我们现在处于一个拼设备的时代，强算力是AI大模型成功的必需品。”潘毅博士形象地比喻道。他通过对比AlphaGo、AlphaGo  Zero、AlphaFold和ChatGPT等知名模型的算力需求，进一步强调了强算力在模型训练中的重要性。“就拿我们团队自主研发的ShouZhuo来说，它成功打败了AlphaGo，这一成绩的背后，其实反映了强算力的重要性。”潘毅博士介绍道。ShouZhuo后续改进的思路与AlphaGo  Zero类似，不过，假如使用同样的算法与数据，仅依靠现有实验室的硬件，完成相关计算大概需要1000多年。而AlphaGo在与李世石对战时，就需要1920个CPU和280个GPU的强大算力支持。再看其他知名模型，AlphaGo Zero若要生成自我对弈的棋谱，估计需要10000张GTX 1080  Ti的算力;AlphaFold训练过程中使用了100至200个GPU，耗时5天;ChatGPT作为当前最先进的大语言模型之一，其训练更是需要数万个A100  GPU并行计算。由此可见，它们都高度依赖强算力。然而，强算力的获取并非易事，不仅需要大量资金投入来购买高性能计算设备，还得解决设备散热、能耗等一系列问题。为了缓解算力不足的问题，潘毅博士提出，除了加大算力投资外，还可以通过开发专用模型和改进算法来实现。例如，针对特定领域开发专用模型，如BioGPT、PoemGPT、DrugGPT等，能够更精准地处理特定类型的数据，提高计算效率;同时，通过改进算法，优化模型的训练过程，减少不必要的计算量，也可在一定程度上缓解算力压力。三、优算法：提升效率与精度的关键面对算力限制，优算法成为了提升模型训练效率和精度的关键。潘毅博士介绍了多种优化算法的方法，包括减少维度、采用新颖算法架构(如跨层架构)、冰冻层技术和梯度增强技术等。他以癫痫疾病预测为例，详细展示了如何通过减少数据维度和采用新颖架构来缩短训练时间并提高预测精度。在传统的癫痫疾病预测模型中，由于需要处理大量的脑电信号数据，模型的训练时间往往很长，而且预测精度也不高。而通过采用数据降维技术，将高维的脑电信号数据转换为低维的特征向量，同时采用跨层架构的神经网络模型，可以有效地减少模型的参数数量和计算量，从而缩短训练时间;同时，跨层架构还可以更好地捕捉数据中的特征信息，提高模型的预测精度。此外，潘毅博士还提到了DeepSeek模型在技术上的再创新，如Transformer架构、自监督学习、混合专家模型等。Transformer架构通过引入自注意力机制，能够更好地处理长序列数据，提高模型的上下文理解能力;自监督学习则可以让模型在无标签数据上进行预训练，从而减少对人工标注数据的依赖，降低数据获取成本;混合专家模型(MoE)则将多个专家模型组合在一起，根据输入数据的不同特点，选择合适的专家模型进行处理，提高了模型的适应性和性能。这些技术的创新为模型性能的提升提供了有力支持。四、赋知识：融合数据与知识的智慧潘毅博士将AI系统的发展分为三代：第一代是知识驱动，主要依靠人工编写的规则和知识库来进行推理和决策;第二代是数据驱动，通过大量的数据进行模型训练，让模型自动学习数据中的模式和规律;而第三代则是知识驱动与数据驱动的结合，将人类的知识和经验融入到数据驱动的模型中，使模型具有更强的归纳能力和逻辑推理能力。他强调，在第二代AI系统中融入先验知识可以显著提升模型的性能。通过数据增强、损失项正则化和知识图谱等方法，可以将人类知识注入到模型中，减少训练数据量并提高准确率。例如，在图像分类任务中，利用图卷积层将类相似性信息整合到卷积神经网络模型中，可以让模型更好地理解不同类别之间的相似性和差异性，从而显著提高分类精度。在自然语言处理领域，通过引入知识图谱，可以让模型更好地理解文本中的语义信息，提高问答系统、机器翻译等任务的性能。五、可解释：从黑盒到透明“AI可解释性是当前研究的热点之一。”潘毅博士指出，传统的深度学习模型往往被视为黑盒，模型的内部决策过程难以解释，这使得模型在一些对安全性要求较高的领域，如医疗、新药研发和自动驾驶等，的应用受到了限制。在医疗领域，医生需要了解模型是如何做出诊断决策的，以便对诊断结果进行评估和验证;在新药研发中，研究人员需要知道模型是如何预测药物的有效性和安全性的，以便对药物进行优化和改进;在自动驾驶领域，乘客需要了解自动驾驶系统在遇到复杂情况时是如何做出决策的，以便增强对自动驾驶技术的信任。为了解决AI模型的可解释性问题，潘毅博士介绍了自己在蛋白质结构预测和药物靶标发现方面的研究成果。他通过规则生成和决策树等方法，将复杂的模型决策过程转化为可理解的规则和流程，提高了AI模型的可解释性。这些研究不仅有助于理解模型的决策过程，还可以减少生物实验次数并降低研发成本。例如，在药物靶标发现中，通过提高模型的可解释性，研究人员可以更加准确地找到药物作用的靶点，从而加快新药的研发进程。六、低能耗：绿色计算的新挑战在“双碳”目标引领下，降低计算能耗成为了AI大模型发展的重要方向。潘毅博士提到，数据中心作为AI大模型运行的主要场所，已成为主要的碳排放源之一。随着AI大模型的不断发展和应用，数据中心的能耗问题日益突出，推动“绿色计算”十分关键。为了衡量计算机系统的能效比，潘毅博士提出了新指标FLOPSJ(每秒每焦耳浮点运算次数)和TPSJ(每秒每焦耳令牌生成数)。这些指标可以从能耗和性能两个维度对计算机系统进行综合评估，有助于引导研发人员开发低能耗、高性能的计算机系统。此外，他还介绍了零一万物推出的最新旗舰模型Yi-Lightning。该模型不仅在性能上超越GPT-4o(2024-05-13)，冲上UC伯克利大模型竞技场总榜第6名，还将每百万token的价格打到了0.99元人民币的极低水平，不到该版本GPT-4o的3%。这充分展现了低能耗模型的经济潜力，既为AI大模型的广泛应用提供了成本优势，也为实现绿色计算目标提供了有益的探索。总结与展望潘毅博士提出的“六驾马车”框架，为AI大模型从理论走向实践提供了系统性的方法论。这一框架不仅涵盖了传统“三驾马车”的核心要素，更通过引入“赋知识、可解释、低能耗”三个关键维度，回应了当前AI落地过程中面临的核心挑战。未来，随着多模态数据的持续增长、专用芯片的发展、算法结构的创新、知识引导机制的完善、模型透明度的提升以及绿色计算理念的深入，AI大模型有望在医疗、制造、教育、交通等多个领域实现更广泛、更深入的应用。潘毅博士的演讲不仅为业界提供了清晰的技术路径，也为学术界指明了研究方向。在AI技术从“可用”走向“好用”的关键阶段，这六大要素将成为推动大模型真正落地、实现价值闭环的重要支撑。责编：Franklin

原文标题：【商会喜讯】深圳市金融商会荣聘潘毅为第三届联席会长深圳理工大学计算机科学与控制工程学院院长、美国医学与生物工程院院士、英国皇家公共卫生学院院士、中科院深圳先进技术研究院首席科学家潘毅，在今年6月的换届大会，被聘任为深圳市金融商会第三届联席会长。潘毅教授跨界担任深圳市金融商会联席会长，凭借其顶尖的学术背景（计算机科学、生物工程、公共卫生）和科研产业转化经验（中科院深圳先进院），其建议聚焦科技与金融的深度融合，推动金融业智能化、安全化、服务实体化。1. 建立智能风控模式：依托深理工计算机学院及先进院AI团队技术优势，推动AI算法在信贷评估、反欺诈、市场风险预测中的应用，建立基于多源数据（如企业供应链、物联网数据）的动态风险评估模型。  2.建立产业金融实验室：联合高校、科研机构（如深理工、先进院）与金融机构，针对生物医药、智能制造等领域开发定制化金融产品（如知识产权质押、研发险）。  3.加快技术+金融”复合人才培养：联合高校开设金融科技微专业，培养懂技术、懂产业的金融人才。相关链接个人简介潘毅，以江苏省理科状元考入清华大学计算机科学与工程系，1982年和1984年分别获得清华大学工学学士学位和硕士学位，1991年获得美国匹兹堡大学计算机科学博士学位。目前担任深圳理工大学计算机科学与控制工程院院长、讲席教授；美国佐治亚州立大学州校董荣休教授；美国医学与生物工程院院士、英国皇家公共卫生学院院士。主要研究领域是以云计算、大数据分析、人工智能、深度学习等为工具，进行生物信息和医疗信息的研究。在此领域已发表250多篇SCI期刊学术论文，成为世界顶尖的科学家之一。审核：寇靖晨发布：陈智美

黄奇帆发表主题演讲潘毅发表主题演讲。（图片均由主办方提供）深圳新闻网2025年5月19日讯（深圳商报首席记者 刘琼）5月17日，震海会年中思想论坛在前海拉开帷幕。中国工程院院士钟南山致开幕辞，中国金融40人论坛学术顾问黄奇帆、美国医学与生物工程院院士潘毅等发表主旨演讲。论坛上，全球首个跨学科战略性教育项目备忘录签署，并发布了《中美贸易战下的中国企业转型之路》研究报告。以“破局融生：全球变局和 AI浪潮下的企业与社会决策革命”为主题。论坛以“思想引领企业与社会决策”为特征，旨在探讨新质生产力集群化发展、AI 时代治理挑战、跨学科人才培养三大创新模式。活动伊始，香港全球化中心创始人邱震海指出，全球变局与科技革命正以前所未有的速度重塑社会、企业及个人发展的逻辑，创新型人才培养标准正发生根本性转变，融生将成为破局的关键。中国工程院院士钟南山致开幕辞，他表示，唯有突破固有思维、提升认知层级，才能在时代转折中把握主动；未来人才的培养需从侧重智力、学历背景，转向聚焦好奇心、价值导向、坚韧毅力和科学方法论等核心素养，营造鼓励创新的文化生态正是突破瓶颈的关键。中国金融40人论坛学术顾问黄奇帆以“围绕三大赛道，推动新质生产力集群化发展”为主题发表演讲。黄奇帆指出，新质生产力并非传统生产力的简单升级，而是以数字技术、人工智能、生物技术等前沿科技为内核，以集群化、生态化、协同化为外在形态的全新范式，需通过构建技术、资本、人才集聚的生态系统，推动中国经济在全球产业变革中跃升。美国医学与生物工程院院士潘毅以“未来三年，人工智能对产业端的影响和挑战”为题做主旨演讲。他表示，AI的竞争力不仅在于通用大模型的参数规模，更需通过领域知识融合、可解释性技术、低能耗设计实现垂直场景落地；中国在工程优化与行业赋能中已展现独特优势，未来需以“人类智慧+AI算力”协同模式，推动千行百业智能化升级。当AI算力向通用智能演进，社会治理、国际规则、企业伦理的重构迫在眉睫。香港城市大学法学院教授王江雨在演讲中指出，人工智能正推动法律从“滞后应对”转向“前瞻重构”，其核心矛盾在于技术生产力与治理体系、生产关系的不匹配。未来法律变革需以“承认AI有限主体地位、构建人机协同权利体系、强化技术透明与责任追溯”为方向，政府、企业、个人需提前储备跨学科知识，避免陷入治理迷茫。在圆桌论坛环节，深圳前海管理局首席经贸专家屈宏斌等嘉宾围绕AI时代的企业与社会治理展开讨论。与会嘉宾认为，AI本质是全球性技术革命，将带来社会变革与机遇。中国在AI领域已从跟随者变为全球主要参与者，企业家需以开放思维拥抱技术革命，政府应构建“轻监管、重创新”的营商环境。《中美贸易战下的中国企业转型之路》报告在现场发布。该报告经过深度调研与逻辑分析，梳理了谈判各阶段、各维度变化对中国企业的现实影响，为企业转型提供战略思路，并针对不同类型企业提出精准建议。

4月12日，第五十期院士讲堂在深圳人才公园求贤阁举办。本期院士讲堂由南山区委组织部（区人才工作局）主办，华润置地城市运营管理（深圳）有限公司承办，南山区科技创新局、南山区卫生健康局、南山区城市管理和综合执法局、深圳市高科技企业协同创新促进会等协办，吸引了近200名来自人工智能和生物医药领域专家学者、企业代表以及市民朋友热情参与。美国医学与生物工程院院士、英国皇家公共卫生学院院士、深圳理工大学计算机科学与控制工程学院院长潘毅院士，分享人工智能重塑智慧医疗新未来的前沿见解。在主题演讲环节，潘毅院士以通俗易懂的语言，揭开了AI大模型的神秘面纱。“为什么AI突然火了？因为老百姓能用上了。”他指出，生成式AI的爆发让技术真正走入大众生活，比如ChatGPT能写诗作画，DeepSeek可辅助医疗诊断，而背后支撑的是算力、数据和知识的深度融合。针对大模型高耗能、高成本的痛点，潘毅提出“小模型+知识赋能”的解决方案。“三个臭皮匠顶个诸葛亮。”他比喻道，“专用小模型就像诗歌专家，只需学习李白、杜甫的诗词，不必耗费千亿参数。”其团队研发的孤独症筛查系统，通过融合多模态数据，仅用72%的训练数据量，准确率便超越通用大模型。“小模型更经济、更精准，这就是中国式创新智慧。”在药物研发领域，潘毅院士认为，人工智能可通过预测小分子特性，加速药物研发，提高成功率、降低成本。交流互动环节中，现场观众积极参与。潘毅院士就AI与医疗健康产业融合、中医AI应用等问题进行解答一一耐心解答，他认为未来人工智能与大健康全产业链深度融合有着无限可能。当日，院士讲堂还积极搭建了“院士会客厅”平台，为促进产学研深度融合提供有力支撑。自启动报名以来，受到业界人士广泛关注，吸引50余家企业及机构参加。在院士会客厅现场，来自康美生物、恒康泰、南山区妇幼保健院、人工智能产业协会等11位企业、医院和协会代表与潘毅院士以及团队进行了深入交流，就AI技术在精准诊断、疾病研究、药物研发和手术机器人等方面进行交流探讨和项目合作对接，进一步推进产学研对接，推动科技创新成果转化应用。同时探讨定向人才培养，为AI医疗领域培育复合型创新人才。活动结束后，参会人员仍与潘毅院士保持密切互动，为后续合作奠定坚实基础。未来，院士讲堂将持续发挥平台优势，深化产学研协同创新，为行业高质量发展提供新质生产力。正如潘毅院士为院士讲堂写下的寄语所期望的，“希望院士讲堂成为大众科普的基地，科学家和企业家对接的桥梁，交叉学科前沿的明灯。”南方+记者 刘倩希【作者】 刘倩希【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端

春回大地，万物复苏。3月31日上午，黎里中学首届潘毅院士“希望助学金”评选活动启动仪式在学校操场圆满举行。这份由黎里中学1977届校友潘毅院士设立的奖学金，旨在为学助力，培养新时代全面发展的黎中好少年。潘毅深圳理工大学计算机科学与控制工程院创院院长、讲席教授；中国科学院深圳先进技术研究院高性能计算中心首席科学家；美国医学与生物工程院院士、俄罗斯工程院外籍院士、欧洲科学与艺术院院士、英国皇家公共卫生院院士。国际工程技术协会杰出会士、英国工程技术学会会士、亚太人工智能学会会士、亚洲计算智能学会会士、国际人工智能产业联盟会士、日本学术振兴会会士、长江学者、国家特聘专家。星光不负赶路人，江河眷顾奋楫者。在庄严的国歌声中，黎里中学首届潘毅院士“希望助学金”评选活动启动仪式拉开了序幕。张晓辉校长介绍了首届潘毅院士“希望助学金”评选活动，设希望润心品格奖、希望启智竞学奖、希望健体活力奖、希望赋能风采奖、希望协作开拓奖等奖项。助学金每学年评选一次，每项设定一、二、三等奖若干名。助学金评选分布德智体美劳各方面，面向全校同学，他希望通过评选，能够涌现出一批品德优秀，积极向上，乐观自信，能力突出的黎中学子，也希望在院士精神的激励和鼓舞之下，黎中花团锦簇，绿树成荫，祝愿黎中的发展越来越好。 潘毅院士“希望助学金”的设立，不仅是物质的奖励，更是精神的火炬，它承载着校友反哺母校的深情，也寄托着对黎中学子的殷切期望。这份助学金奖励的不仅仅是成绩，更是一种追求卓越、坚持不懈的精神态度。如同一粒火种，点燃了学子的求知渴望，照亮了他们前行的道路；它也是一座桥梁，连接着校友的感恩之心与新一代的奋斗之志。文字：吴建春图片：吴建春审核：张晓辉