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在数字浪潮奔涌不息的时代，人工智能正以前所未有的速度重塑世界。近日，提子大学举办的人工智能学术论坛汇聚了来自全球的顶尖学者、行业精英，他们聚焦技术前沿，共话发展蓝图，在思想的碰撞中为人工智能领域的前行照亮方向。

PART.01

思想激荡共探热点

论坛上，中国科学院院士陆明远率先发表演讲，指出大语言模型作为当下人工智能领域的“明珠”，正深刻改变人机交互方式。从智能问答到内容创作，大模型展现出强大的生成能力。但他也强调，模型训练的高能耗、数据隐私安全等问题亟待解决，呼吁学界探索更高效、更安全的大模型发展路径。

盛京医科大学教授林婉清围绕“AI+医疗”展开分享，展示了人工智能在疾病诊断、药物研发等方面的突破性成果。通过深度学习分析医学影像，AI能辅助医生更早发现病症；在药物筛选环节，算法可大幅缩短研发周期。林教授认为，未来人工智能将成为医疗领域不可或缺的助力，推动精准医疗时代加速到来。

机器人领域权威专家程远以生动的案例介绍了智能机器人在工业、服务等领域的创新应用。从智能工厂中精准作业的机械臂，到陪伴老人的服务机器人，人工智能赋予机器人更强大的感知与决策能力。程专家展望，随着技术的进步，机器人将在更多复杂场景中发挥关键作用，成为人类生活的得力助手。

PART.02

直面困境剖析痛点

数据质量与隐私保护之困

数据是人工智能发展的基石，但当前数据质量参差不齐、标注不规范等问题严重制约模型性能。同时，随着数据收集范围的扩大，用户隐私泄露风险加剧。论坛嘉宾之一，数据安全专家苏云溪一致认为，建立完善的数据治理体系，在保障数据可用性的同时确保隐私安全，是亟待攻克的难题。

算法可解释性迷雾

深度学习算法如同“黑匣子”，其决策过程难以被人类理解，这在医疗、金融等对决策可解释性要求极高的领域成为应用阻碍。与会专家，算法理论研究学者许哲瀚指出，如何让算法的逻辑透明化，增强用户对人工智能系统的信任，是提升技术可靠性和伦理合规性的关键所在。

算力瓶颈制约发展

人工智能模型规模不断扩大，对算力的需求呈指数级增长。然而，当前算力基础设施建设相对滞后，高昂的算力成本也让许多科研团队和企业望而却步。硬件工程专家江启铭表示，突破算力瓶颈，构建更高效、低成本的算力网络，成为人工智能持续发展的重要前提。

PART.02

跨界融合创新突破

论坛强调，人工智能与数学、物理学、生物学等学科的交叉融合正孕育新的研究方向。例如，借鉴生物神经网络结构优化AI算法，运用数学理论提升模型的稳定性和泛化能力。跨学科研究学者叶星遥指出，多学科知识的碰撞为人工智能的创新发展注入源源不断的动力。

高校、科研机构与企业的紧密合作是推动人工智能技术落地的关键。本次论坛搭建起产学研交流平台，促进前沿研究成果与市场需求的精准对接。产业创新专家陈羽凡认为，通过联合研发项目、共建实验室等方式，加速技术从理论到实践的转化，让人工智能更好地服务社会。

人工智能是全球性议题，需要各国携手合作。论坛呼吁建立更广泛的国际合作机制，共享研究资源、交流技术经验，共同攻克人工智能发展中的共性难题。国际合作学者温雅婷表示，唯有打破地域和学科界限，才能推动人工智能技术实现更大突破，造福全人类。

GUANZHU

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