北京
11月9日，以“校企合作，产城融合，发展新质生产力，重塑新时代武汉之‘重 ’”为主题的华中科技大学第十六届企业家论坛在江城武汉举办，本届论坛由武汉市人民政府、华中科技大学指导，华中科技大学校友总会、企业家协会、创业投融资协会主办，金融界为媒体支持单位。
在当今时代，人工智能技术飞速发展，企业科技创新面临新的机遇与挑战。华中科技大学原校长、中国工程院院士李培根在活动主旨演讲中表示，应借鉴康德所讲的反思趣味，从弱性和敏锐的角度出发，关注企业与科技创新中的微弱信号。
随着大模型的兴起，其在传输方面的架构特点之一 —— 单词的向量化备受关注。李培根以 “苹果” 为例说到，通过将苹果的众多属性转化为描述其的向量，可以更全面地认识苹果。而像 GPT 这样的先进技术，一次甚至可以提取 300 种乃至 500 种属性。这些众多属性中有很多是微弱的信号，难以被人们感知，但却能帮助鉴别不同产地、不同品种的苹果。
反观企业与工程领域，人们通常关注的是显性的、低阶的、强观点的内容，而那些微弱的信号往往被忽略。李培根引用了英伟达创始人黄仁勋曾提到的一个概念：对微弱信号保持警惕的能力。“尤其是当行业发展如此之快时，你需要警惕来自某处的微弱信号。”李培根指出，这些信号可能存在于每一个工艺、每一台装备、车间、供应链乃至整个社会中。以华中数控为例，其对数控系统电控大数据中一些原本不被关心的数据进行提取，再通过人工智能改善加工质量，让人们认识到那些原本认识不到的观念。同时，一些企业家也能从社会上的微弱信号中敏锐地捕捉到商机，迅速调整企业战略。
李培根表示，在工程领域，存在大量被称为 “暗数据” 的微弱信号，比如机械加工中磨削模型的噪音。有经验的老师傅可以从噪音中感知到加工质量可能有问题，但其背后还有更深层次的原因，真正的原因可能是某种暗数据在起作用。他总结道：总之，企业与工程中存在大量人们难以意识到的暗数据和微弱信号，需要企业家和技术人员给予更多关注，以推动企业科技创新。
本文源自：金融界
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