11月21日，2023年“科技引领·共创未来”科技与资本融合发展会议在安徽省合肥市成功举办。会议由中国科学院控股有限公司（下称“国科控股”）与中信建投证券股份有限公司（下称“中信建投证券”）共同主办。

  安徽省省长王清宪在致辞中指出，要把推动金融高质量发展与实现高水平科技自立自强、建设现代化产业体系更好结合起来，持续深化科技、产业与资本的合作，促进创新链产业链资金链人才链深度融合，不断提高科技成果转化和产业化水平。安徽愿意成为全国科技、产业与资本开展融合对接的“试验场”，希望更多的投资家、企业家充分把握安徽在构建新发展格局中的广阔机遇，在科技成果转化、新兴产业发展、产业创投基金、创新平台建设等方面开展深度合作，形成更多推动“科技—产业—金融”良性循环的创新实践。

  围绕金融如何更好地服务科技，中国科学院控股有限公司党委书记、董事长杨建华在致辞中分享了三方面观点。他认为，一是要推动现有的科技金融资源协同联动、优化供给，构建多元化激励式科技金融服务体系。国科控股近年来做了一些科技金融服务平台的搭建的尝试，得到了各类机构的大力支持。期待更多的机构能够共同加盟这个平台，为科创企业提供更加成熟高效的科技金融服务。

  二是要充分发挥创业投资基金在科创投资中的引领作用，推动资本要素向早中期的科技成果转移转化项目集聚，要更多聚焦在硬、卡、替领域，加大投资力度和强度，真正提升科技创新的整体效能。

  三是希望进一步发挥产业资本协助科技创新的作用。只有着力推动“科技—产业—金融”真正实现良性循环，才能更好地促进科技和资本的高度融合，为“卡脖子”问题的解决提供系统方案，更好更快地实现高水平科技自立自强的目标。

  中信建投证券党委委员、执委会委员邹迎光在致辞中表示，伴随着经济复苏的进程，新老经济的动能切换成为重要特征，以科技创新为导向的众多优秀企业奋发图强，在自主可控和国际领先的道路上取得长足的进步。这将为中国经济的长期健康发展注入新的活力。实现“资本服务科技、资本赋能科技”既是下一阶段我国资本市场运作的核心与重点，也是资本市场从业者的责任和使命。推动科技与资本的融合发展，需要高科技与强资本的双向奔赴。

  智慧碰撞共议“科技-产业-金融”融合新机遇

  在大会的主旨演讲环节，各专家学者围绕信息光电子、算力芯片、数字经济、认知大模型等前沿领域进行了精彩分享。

  祝宁华认为，芯片可以分为两类，一类是集成电路，即电芯片，另一类是光芯片，即以光作为载波的技术。现在任何一个领域都离不开光电子技术，光电子技术解决了高速率信息系统中信号产生、放大、传输、处理等问题。经过各方的努力，近十年来，中国光电子技术已经取得了一系列重大成就。

  对于光电子的应用，中国目前在宽带通信网络、卫星组网、智能感知等方面有望实现超越。祝宁华认为，光电子未来发展方向是光电融合集成，突破速率、功耗、智能化瓶颈，光电融合集成的意义在于能够解决光电子和微电子的发展瓶颈，取长补短，凸显优势。“光电集成让世界之芯变小，速率也随之提高，光电融合使心的世界变大，也就是功能更强，性能更优！” 祝宁华总结称。

  从投资的角度，祝宁华认为，未来有两个领域值得关注，一方面是芯片及其封装技术，芯片和封装技术能够解决“卡脖子”问题，批量生产，享受优惠政策，获取利润，其面临的风险是技术进步快，研发周期长，盈利窗口期小，产业链长，单一产品难持续发展，同时，中低端产品技术已经突破，中国市场巨大，但产能不足。另一方面是研发平台和系统集成。由于市场规模小、芯片品种多、批量小，基于研发生产平台与用户捆绑研发，能够实现需求与应用匹配。

  毛伟在主题演讲中表示，网络基础设施作为数字基础设施的重要组成部分，承载了数字基础设施的互联互通，网络关键基础资源在网络基础设施建设中发挥了重要作用，是数字经济的重要网络根基。域名系统作为互联网关键基础设施，是互联网的流量入口和智能导航系统。在外在需求与内在技术升级的驱动下，域名系统当前迎来发展机遇，例如构建数字金融需要推进大数据、人工智能、区块链技术在金融领域中的深化应用，但这些技术的深化应用是离不开强有力的DNS的支撑。域名系统目前面临着来自国际因素、网络攻击以及意识不足等方面的安全挑战。

  为了应对断根、断服、断供三断挑战，以及迎接信息网络基础设施升级和网络强国、数字中国建设两大机遇，我们要发展下一代DNS、重塑网络根基。下一代DNS将从互联网导航系统发展成为支撑数字经济发展的重要网络根基，向下对接信息网络基础设施的升级，向上更好地支撑各行业数字化转型和数字经济发展。

  毛伟坦言，下一代域名系统需要从安全与发展出发筑牢数字经济重要网络根基，既要能任职国际互联网机构，掌握更多话语权，也要能够引领技术标准，做出中国贡献。需求牵引技术进步，把中国的网络问题解决了、把中国客户的市场需求满足了，就能够引领世界，实现全球领先。所以，我们有信心、有能力做到下一代DNS系统既是自主可控的，也是全球领先的。

  唐志敏从算力及其形式、算力芯片的发展等问题入手，全面阐述了算力与芯片面临的问题与挑战。他指出，算力是指利用可接受的资源、在可接受的时间内，完成某种计算任务的能力。发展数字经济的关键是促进数据要素的流通，合法合规前提下的数据要素流通，需要新算力的支持，通过隐私计算、机密计算，实现“可用不可见、可算不可得”。

  唐志敏表示，国内算力存在优化不足，软件并行度不够，负载分配不均匀，内存带宽存在瓶颈等各种问题。只有打破硬件和软件之间的隔阂，在软件栈各层次进行优化才会更好的解决问题。软件栈越往上，抽象程度越高，对硬件效率的损失越大。现代超算系统虽然LINPACK等测试程序的效率很高，但大部分真实应用的效率都较为一般，AI算力系统的效率也不例外。如能通过全栈优化，提高实际应用软件的运行效率，则利用峰值性能稍低的芯片，也能获得世界领先的应用性能，还可能大大降低算力中心的能耗。同时，通过利用中国的人口优势，加强相关的培训与教育工作，把人力资源的优势转变成人才资源的优势，将算力芯片的优化工作做好才是核心关键。

  科大讯飞创始人、董事长刘庆峰认为，认知大模型的“智能涌现”带来了解决人类刚需的全新机遇，星火认知大模型生态蓬勃发展，能够助力创新创业，赋能企业高质量发展。

  例如，基于大模型的智能客服，解决了传统智能客服复杂意图理解能力弱、运营工作量大等问题，结合大模型技术，企业能够全面提升信贷审批过程中各环节的业务智能化程度，基于大模型打造的行政助手具备多模态交互、情绪质检、话题分析等场景应用能力。

  星火大模型可以实现文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等功能，星火大模型发布至今，开放平台新增开发者团队数超148万，累计达558万，星火大模型直接的开发者数量超25万，其中企业级用户超15万，个人开发者超10万。9月5日，星火大模型对全民进行了开放使用，到现在为止用户数突破了1200万，信息、互联网、科研、教育、市场和新媒体等构成星火大模型的核心使用场景，占比超50%。

  刘庆峰介绍，科大讯飞与华为近期联合发布了“飞星一号”，为首个可支持万亿浮点参数大模型训练的全国产算力平台。基于“飞星一号”，对标GPT-4的更大参数规模的星火大模型已经启动训练。未来，国产大模型要在算力安全、内容资源上持续努力，用人工智能解放生产力，释放想象力的时代很快就会到来。

  产业分享共话“算力与应用”前沿新趋势

  在AI飞速发展背后，社会各界对于AI涉及到的“技术和安全”这一问题颇为关注。中国科传党委书记、董事长、总经理胡华强，中科星图副董事长、总经理邵宗有认为，这是人工智能的发展和人类对这种发展掌控力之间的赛跑。技术与安全的平衡需要更加强大的算力和研发的团队，随着算力的规范、算力的进一步增强以及算法进一步的精细化，这些问题能够控制在一定范围之内，同时，新一代人工智能技术具有较强的泛化能力，新一代人工智能技术会随着算法精度提升增添更多丰富的应用场景，新一代人工智能技术的应用具有更加广阔的市场空间。

  对于未来算力的增长空间，中科曙光高级副总裁任京暘认为，总体来看，算力增长空间非常大，目前还看不到“天花板”，因为它是伴随着人工智能的发展而发展的。但也要看到，其中还伴随着结构性问题，算力包括通用算力、智能算力、新兴算力等，从近几年的趋势来看，传统算力的提升空间不会太快，人工智能和人工智能与超算力之间的融合还会有大幅度的成长空间。

  寒武纪联合创始人、副总裁刘道福则认为，最近几年算力必然会迎来迅速增长。2023年增长最快的是大模型训练，预计明后年会是大模型推理的爆发期。大模型时代大家都统一使用了Transformer的结构，算子种类和数量及变种相比CNN时代大幅减少，国际巨头的生态积累会相对减弱，所以给其他厂商带来了新的机遇。长期来看，虽然新兴的企业仍面临生态障碍，但在大模型时代这一问题会慢慢解决。

  在应用方面，胡华强从AI应用于出版行业分享了自己的见解。AI大模型与出版业的融合较快，从出版社的角度来讲，出版社一直在努力拥抱技术赋能。从图书生产、期刊生产向数据生产转变，数据生产的基础实际是与技术的结合，从而产生不同的应用场景、产品形态。他认为，这种发展是革命性的，对整个出版行业的发展会起到非常重要的作用。同时，胡华强指出，整个出版业与AI的结合正处于摸索阶段，国内出版社正在努力追赶。

  展望2024年AI人工智能行业发展，中科曙光高级副总裁任京暘表示，未来算力越来越便宜、大模型越来越少、应用越来越多。胡华强认为，出版行业过去十年的转型是内容生产的数据化和平台化的转型，在AI时代的背景下，出版行业的智能化应会再上一个台阶。

  刘道福表示，展望未来，AI大模型应用大的机会在一些新的需求或者商业生态，而不仅仅是原有应用或需求的+AI。

  邵宗有指出，2024年利用大模型泛化的技术一方面降低空天信息能力与老百姓交互的门槛，另一方面把空天信息的数据泛化成知识和决策，将专业数据转化成通用数据，让技术走向寻常百姓家，实现双向奔赴。

  龙芯中科董事会秘书、总裁助理李晓钰认为，未来算力在应用上更重要的是平台化，现在很多企业都在做大模型，如何建设好大模型生态的平台，扩大生态环境，将这些大模型统一到一个计算平台上，是未来需要处理的课题。此外，AI的应用需要落地在真正促进社会生产力提升的领域，以实推虚，以虚促实，虚实结合，才能真解决问题、解决真问题。

（文章来源：21世纪经济报道）