當前，人工智能(AI)正以“技術(shù)突破—產(chǎn)業(yè)融合—社會重構(gòu)”的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創(chuàng)新到全球治理，AI已從單一技術(shù)工具演變?yōu)轵?qū)動經(jīng)濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協(xié)會杰出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建“MAPLE實驗室”。

如何解讀中外人工智能科研生態(tài)差異？人工智能未來發(fā)展將如何跨越技術(shù)與倫理的邊界？人工智能的全球?qū)υ捠歉偁庍€是共生？齊國君近日接受獨家專訪，對此作出解讀。

現(xiàn)將訪談實錄摘要如下：

記者：您為什么選擇回中國？

齊國君：主要是從個人職業(yè)發(fā)展、大環(huán)境兩點考量。

每個人不同的職業(yè)生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發(fā)揮的場景需求各有不同。結(jié)合自身經(jīng)歷，我認為在AI領(lǐng)域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發(fā)展迭代，更多重要成果和產(chǎn)權(quán)影響力將在商業(yè)場景方面產(chǎn)生。

結(jié)合在美國工業(yè)界和企業(yè)界的工作經(jīng)歷，從個人發(fā)展以及產(chǎn)學結(jié)合角度考慮，我認為回中國發(fā)展更為合適。

另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發(fā)展提供良好平臺，中國在市場規(guī)模、人口基數(shù)、生態(tài)環(huán)境等方面具有優(yōu)勢，在應用場景、國家支持力度以及對于產(chǎn)生具有很大商業(yè)價值和潛力的產(chǎn)品方面有很多有利條件。

而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態(tài)中主導性強，馬太效應明顯，新企業(yè)或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。

當?shù)貢r間2022年11月9日，人們在位于美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念

記者：如何解讀中外人工智能科研生態(tài)差異？

齊國君：美國商業(yè)化導向明顯。美國在科研上更多以商業(yè)化組織為主導，尤其在AI領(lǐng)域，大公司投入比美國聯(lián)邦政府層面更多。聯(lián)邦政府雖有計劃和研發(fā)機構(gòu)牽頭項目指導，但整體以商業(yè)化組織為主。

AI領(lǐng)域經(jīng)歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業(yè)化組織從資助技術(shù)研究開始，逐步尋找商業(yè)化途徑。從技術(shù)研究到探索規(guī)模化，再到商業(yè)化與應用研究，美國企業(yè)在技術(shù)研究上投入較多。

特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的互聯(lián)網(wǎng)建設就得到軍方資助，很多高校經(jīng)費源于此類政府機構(gòu)。此外，高校與企業(yè)合作，多在人才和技術(shù)研究層面。

尤為不同的是，美國風投，特別是硅谷風投，對早期AI項目資助力度大。盡管其目前處于飽和投資狀態(tài)，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也愿意投入。

在中國，頭部IT企業(yè)如阿里、騰訊、字節(jié)等在AI領(lǐng)域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規(guī)劃。

中國國內(nèi)也有風投投入，但受芯片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關(guān)注應用類、能快速產(chǎn)生商業(yè)閉環(huán)的投資，創(chuàng)新企業(yè)多聚焦應用環(huán)節(jié)。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。

2025年7月26日，2025世界人工智能大會在上海開幕，大會集中展示3000余項前沿展品及100余款“全球首發(fā)”“中國首秀”新品，規(guī)模創(chuàng)歷屆之最（圖為青龍機器人在演示物流分揀）

記者：人工智能未來發(fā)展將如何跨越技術(shù)與倫理的邊界？

齊國君：目前沒有任何充分證據(jù)或科學共識表明AI會覺醒并產(chǎn)生自我意識，這更多是基于科幻的猜測。不過，AI發(fā)展確實帶來新挑戰(zhàn)，但新技術(shù)發(fā)展通常都會面臨類似問題，如互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展過程中的盜版、不良信息傳播等。

在我看來，AI技術(shù)發(fā)展對社會總體正面作用遠大于負面作用，在生產(chǎn)力發(fā)展、應用場景拓展、就業(yè)門類創(chuàng)造、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面有很大價值，且已出現(xiàn)很多正面案例。

譬如，AI大量應用于客服行業(yè)，提高了勞動生產(chǎn)率，雖給就業(yè)帶來壓力，但也創(chuàng)造了如數(shù)據(jù)行業(yè)等薪酬更高的新職位；在數(shù)字人、動畫制作、美術(shù)制作等創(chuàng)意類行業(yè)領(lǐng)域，AI取代了90%以上的重復性勞動，廣告行業(yè)和數(shù)據(jù)處理相關(guān)行業(yè)也發(fā)生很大變化。

2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網(wǎng)絡視聽大會現(xiàn)場，虛擬數(shù)字人亮相展區(qū)

展望未來，AI對所有行業(yè)的勞動生產(chǎn)率提高產(chǎn)生很大作用，類似互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展第一階段先提高勞動生產(chǎn)率，未來可能過渡到以AI為生態(tài)的新企業(yè)出現(xiàn)階段。

我預計未來5年內(nèi)會出現(xiàn)以AI為原生的大型企業(yè)，可能對未來二三十年的經(jīng)濟產(chǎn)生重要影響。

記者：人工智能的全球?qū)υ捠歉偁庍€是共生？

齊國君：我認為未來人工智能的全球?qū)υ挘扔懈偁幱钟泄采采笥诟偁帯?/span>

AI領(lǐng)域速度競爭和開放競爭至關(guān)重要。

速度競爭上，AI行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)有共通之處，技術(shù)交流頻繁，難以長期獨占技術(shù)。真正形成優(yōu)勢的是規(guī)模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數(shù)據(jù)，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉(zhuǎn)動，規(guī)模和影響力會不斷擴大。

如果模型僅在小范圍內(nèi)使用，無法吸引更多用戶形成商業(yè)閉環(huán)，數(shù)據(jù)和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發(fā)展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。

但在我看來，成功的互聯(lián)網(wǎng)和IT企業(yè)必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美互聯(lián)網(wǎng)和IT企業(yè)皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關(guān)系。

例如在數(shù)據(jù)治理、AI倫理規(guī)范等方面展開合作，且AI產(chǎn)生巨大影響力時會作用于實體經(jīng)濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球范圍，技術(shù)也會共享。

學術(shù)交流促進共生。AI行業(yè)極為開放，大量新技術(shù)通過學術(shù)論文發(fā)表在學術(shù)期刊、會議以及公開的預印網(wǎng)頁上。大家借助學術(shù)交流，推動知識傳播，分享新的技術(shù)思路。

像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網(wǎng)上傳播，美國企業(yè)也借鑒使用。

受訪者簡介：

齊國君

齊國君，2005年畢業(yè)于中國科學技術(shù)大學自動化專業(yè)；2009年獲中國科學技術(shù)大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業(yè)哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，并在39歲時獲得國際電子電氣工程師協(xié)會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協(xié)會杰出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。