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邓中翰：全国政协委员、教科卫体委员会委员、中国工程院院士、“星光中国芯工程”总指挥。今年全国两会，他关注的重点之一是“加强算法模式、芯片架构等核心技术自主创新，推动人工智能产业高质量发展”。
全国政协委员、中国工程院院士邓中翰。受访者供图
近年来，人工智能技术快速发展，大模型、芯片架构创新等正成为全球科技竞争的重要领域。与此同时，随着人工智能应用不断扩展，算力效率、技术路线以及产业生态等问题也引发越来越多讨论。
在全国两会期间，全国政协委员、中国工程院院士邓中翰接受封面新闻记者专访时表示，当前AI发展面临“暴力计算”的瓶颈，大模型的运行还存在推理幻觉、效能比低等问题。
对此，他建议，在技术层面，发力探索新的人工智能技术路径，比如通过“元计算”等架构实现数据驱动与知识驱动的融合。在制度层面，设立国家重大科技专项，支持开展元计算架构、XPU芯片等核心技术研究和自主创新，并通过示范应用推动核心技术赋能千行百业，以科技创新引领产业创新、以产业升级促进科技迭代。
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AI为何需要新的技术路径？
封面新闻：近年来，大模型推动人工智能快速发展，但同时也有观点认为当前技术路线仍然存在局限，从您的观察来看，当前人工智能发展面临哪些技术瓶颈？
邓中翰：这几年人工智能的发展确实非常快，大语言模型在很多领域表现出了很强的能力。但目前流行的大模型仍然主要基于大数据统计，对物理规律知识体系的理解能力比较有限，难以建立因果联系，在复杂逻辑推理方面也存在不足。过程不可解释、结果不可控，在一些场景中容易出现“推理幻觉”或者数据偏见，这在关键领域应用时会带来风险。
此外，现在人工智能能力的提升在很大程度上依赖算力规模不断扩大，通过堆叠算力来提升模型性能，可以说是一种“暴力计算”的模式。这种方式不仅能耗非常高，也会受到芯片工艺和硬件条件的限制。因此，越来越多业内人士开始意识到，仅靠深度学习很难实现真正意义上的通用人工智能。
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“元计算”如何重塑AI能力？
封面新闻：在人工智能技术路径上是否存在新的探索方向？在芯片或算法层面有哪些值得关注的创新思路？
邓中翰：我们团队这些年一直在探索新的人工智能技术路径。我们“数字感知芯片技术全国重点实验室”团队，创新提出了人工智能元计算技术架构。它的核心思路是把知识检索、逻辑推理、规则约束和空间理解等能力，与深度学习结合起来。这种架构更强调数据驱动和知识驱动的融合。这样可以提升人工智能系统的推理能力，同时也有助于减少“AI幻觉”等问题，使系统更加安全可控。
围绕这一算法模式，我们还提出并优化了一种新的芯片架构——XPU。与传统处理器相比，XPU采用多核异构设计，这种架构能够更好地实现数据驱动算法和多种算法模式的融合，从而提高整体计算效率。
目前，这些技术已经在国家重大科技攻关项目中进行了验证，并在公共安全、城市与社区治理、林草野保等领域开展了初步应用，为人工智能探索新的发展路径提供了一些实践经验。
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如何为AI新技术路径提供制度支撑？
封面新闻：如果要推动人工智能在算法体系和芯片架构上的新技术路径发展，从国家层面来看，您认为还需要在哪些方面进一步加强支持？
邓中翰：我认为，首先可以设立国家重大科技专项，支持开展元计算架构、XPU芯片等核心技术研究和自主创新，支持龙头企业、国家实验室、重点院校等单位加强合作，持续夯实技术底座、推进算法创新、前瞻布局新技术新路径。
其次，国家有关部门立足实体经济、新兴经济、未来经济的差异化需求，开展示范应用，以科技创新引领产业创新、以产业升级促进科技迭代，推动元计算架构、XPU芯片等核心技术赋能千行百业，带动消费和产业升级，在各个领域打开新的增量空间。
此外，落实好八部门《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的要求，细化元计算架构、XPU芯片领域的扶持政策，重点向核心技术攻关、产业化落地、生态建设、场景应用倾斜，推动人工智能全链条突破、全场景落地，形成全链条贯通发展的新格局。
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科技创新如何更好支撑产业升级？
封面新闻：当前我国正在推动高水平科技自立自强，同时也在加快建设现代化产业体系。结合您深耕的芯片产业，您认为科技创新与产业创新应该如何更好结合，形成持续发展的动力？
三大配资邓中翰：芯片产业有一个非常明显的特点，就是投资大、周期长、风险高。如果科技创新和产业发展脱节，很难形成持续竞争力。
一方面，科技创新必须面向产业需求。如果科研成果脱离实际应用，就容易停留在实验室阶段，很难转化为现实生产力。因此在技术研发阶段就要充分考虑产业场景，让创新成果能够真正解决产业问题。另一方面，产业升级也离不开技术突破。核心技术的进步往往能够带动整个产业链的发展，并提升产业整体竞争力。
在这个过程中，可以通过多种方式加强协同，比如由龙头企业牵头组建创新联合体，实现从基础研发到产业化的全链条创新；也需要培育耐心资本，为科技创新和产创融合提供长期资金支持，提供稳定资金支持；同时，细化相关领域扶持政策，推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合。
我一直认为，高水平科技自立自强既需要“技术硬核”，也需要“应用场景”。只有二者深度融合，才能让核心技术转化为产业竞争力，让芯片、AI等关键领域实现突破，这也是我们芯片产业工作者的时代使命。
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