中兴通讯AI沙龙侧记：AI可赋能千行百业，看中兴如何发力？

中兴通讯首席发展官 崔丽

近日，由中兴通讯主办的“AI‘兴’视野沙龙”在北京成功举行。此次沙龙汇聚了多位行业领袖和业界专家，共同探讨了人工智能技术发展的前世今生、最新进展、应用趋势以及产业融合新路径等热点话题。

中兴通讯首席发展官崔丽女士在本次沙龙中发表了主题演讲。她表示，过去一年多来，AI技术经历了高速迭代，引发了业界的广泛关注和不同观点的碰撞。中兴通讯希望通过此次沙龙，分享公司在AI技术跟进、研究实践、产品化过程中的思考和底层逻辑，探讨如何更好地应对相关挑战，规避可能出现的风险和问题。

AI的前世：70年来经历的第三个春天

崔丽首先带领大家回望了AI发展历史。她指出，AI的概念最早可以追溯到上世纪60年代，当时科学家们试图通过模拟人脑神经元的工作方式来创造智能机器。然而，由于对人脑运作方式缺乏深入了解，这一方向很快陷入了困境。随后，科学家们转向了另一种思路，即通过将人类已知的知识和规则教给机器，让其代替人类完成工作，这就是专家系统的诞生。

然而，专家系统的发展也并非一帆风顺。在上世纪70年代至90年代期间，AI经历了两次寒冬。第一次寒冬源于大家对神经元模拟人脑的失望，过高的期望导致了随后的失望，第二次是对于专家系统的过高期望又失望，尽管如此，科学家们并没有放弃对AI的探索。随着技术的不断进步，AI逐渐走出了寒冬，迎来了新的发展机遇。

每次AI技术的关键突破背后，都是科学家和业界大咖数年乃至数十年的不懈努力。即便是ChatGPT，其出现也并非偶然，而是基于前几代GPT，也是基于数据、算法优化和算力增强等多方面共同努力的结果。

崔丽提到，近年来，随着深度学习技术的兴起，AI再次焕发了生机。特别是transformer模型的提出，解决了AI在处理自然语言等方面的多大问题，使得AI能够进入到一个新的春天。此外，DALL-E等结合了diffusion优势的图像处理技术的推出，也进一步推动了AI技术的发展。

回顾过去的两次AI寒冬，最重要原因在于过高期望导致的过度失望。崔丽表示，在春天来临之际，我们应当更加务实、冷静地看待AI，帮助其健康发展。

AI的未来：求真务实、兼容并蓄方能助力向善发展

在谈到AI的未来趋势时，崔丽表示，尽管AI技术已经取得了显著的进步，但仍然面临着诸多挑战。

她指出，当前面临的挑战主要包括三个方面：全球风险、数字伦理问题以及资源、效率及变现的问题。在全球风险方面，全球经济受疫情等因素影响，复苏压力增大，各国在解决自身问题的过程中产生了连锁反应。人类的探索与认知正接近临界，需进一步拓展认知边界。数字伦理问题上，随着数字化和智能化进程的加速，信息爆炸与信息匮乏并存，信息真实性成为一大挑战。而在资源、效率及变现的问题上，随着数字化和网络化的深入，数据量激增，对计算资源的需求随之增加，特别是在引入AI技术后，对算力和能源的需求更是达到了前所未有的高度。

而当前AI技术的发展主要依赖于大规模的数据和算力，但随着数据的不断增加，算力和能源的需求也在不断提升，AI技术的成本也在不断增加。因此，如何在既有资源约束下在全局范围内最大化产出，提高资源利用效率，加速变现是当前AI技术面临的一大挑战。

此外，崔丽还提到了AI技术的监管问题。她表示，由于AI技术具有黑盒特性，其可能产生的所有可能性使得监管变得非常复杂。因此，如何确保AI技术的合规使用，避免其被滥用或误用，也是当前亟待解决的问题。

尽管面临着诸多挑战，但崔丽对AI技术的未来仍然充满信心。她认为，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI技术将在未来发挥更加重要的作用。特别是在推动产业升级、提高生产效率、改善用户体验等方面，AI技术将发挥不可替代的作用。

基于上述AI发展趋势和眼下问题的思考，崔丽提出了面向未来如何助力AI健康、良性、向善发展的建议：一是求真务实、砥砺前行，她强调，生成式人工智能依然处于发展初期，技术高速迭代，市场扑朔迷离，同时也产生幻觉、隐私、安全和伦理等问题。但技术本身无善恶，善恶在人，当下，行业自律显得尤为重要，龙头企业应首先自我约束，例如设立责任框架及自律机制，在AI模型训练和产品研发应用过程中不断贯彻这些原则，同时携手努力，持续创新和改进，解决问题，让AI更加健康发展；二是兼容并蓄，科技向善。她强调，AI是一个高度跨学科的领域，需要与大数据、算力和网络、材料工艺、具身智能、能源转型等多种技术的深度融合和高效协同。从伦理和安全的角度看，需要确保AI的设计和应用符合人类普世的道德标准和价值观，尽量减少偏见和歧视，持续优化数据的多元化和算法的公平性等，这些都需要包括伦理学、法律学、社会学等人文和科学的结合。

AI的现在：看中兴如何发力

作为沙龙的重点环节，崔丽详细介绍了中兴通讯在AI产业中的赋能方式和过程。她表示，中兴通讯一直将AI技术作为公司的长期战略主航道之一，并在智算基础设施和平台技术、大模型及应用、应用生态等方面进行了全面布局。

在智算基础设施方面，中兴通讯提供了包括IDC、AI服务器、高性能存储、RoCE交换机等在内的全栈全场景智算产品，覆盖了终端、边缘和数据中心等AI场景。这些产品不仅具备高性能、高可靠性和高安全性等特点，还能够为用户提供灵活的资源分配和按需付费的服务模式，降低了用户的使用成本。

在大模型及应用方面，中兴通讯采用了“1+N+X”的策略进行布局。其中，“1”代表基础模型库，包括自研的基础大模型及开源的各种最先进的基础大模型；“N”代表多个领域模型，包括研发大模型、工业大模型、通信大模型等；“X”则代表各场景应用，如网络保障场景、反诈场景等。通过这种策略，中兴通讯能够为大模型提供从通识专家到领域专家再到具体场景的升级路径，提高大模型在特定领域的性能和应用价值。

在应用生态方面，中兴通讯秉持开放解耦的理念，与产业伙伴共同推动AI技术的标准化和模块化发展。通过提供开放的API接口和工具链支持，中兴通讯使得第三方开发者能够更加方便地接入和使用AI技术，从而推动了AI技术在各行业的广泛应用。

崔丽强调，AI未来的发展一定是基于融合的，智算建设是系统化工程，仅靠纯GPU堆砌无法实现。中兴通讯将自身定位为端到端智算解决方案提供商，对内将智算确定为公司的长期战略主航道，通过“芯片+整机+组装式研发+大模型”的方式全面启动智算拓展，对外将依托公司在通信领域的长期深耕、组装式研发、软件、硬件和系统工程实践等方面的优势，与产业伙伴多样互补、开放共赢，携手推进产业的创新与突破。

崔丽还在活动上介绍了中兴通讯在AI技术落地过程中的一些成功案例。中兴通讯不仅在自身领域的研发大模型和电信大模型落地应用，构建数据飞轮，还在水利、城市生命线、工业、园区安全等诸多领域展开实践。中兴通讯推出的星云系列大模型，包括语言、视觉和多模态，已在手机、边缘和数据中心部属，研发大模型在公司内部全面推广，日活1.3+万人，整体研发效率提升10%；星云通信大模型也已助力运营商自智网络在山东移动、浙江移动商用。中兴通讯的星云编程大模型，具备智能需求分析、流程设计、代码生成、补全、注释、单元测试自动生成等功能，支持多种主流编程语言，可助力研发全流程AI提效，为开发者提供全链路的智能化研发体验。

值得一提的是，在工业领域，中兴通讯将工业大模型应用于自身的滨江智能制造基地，实现了多个生产场景的提质增效；在通信领域，中兴通讯还推出了星云通信大模型，将AI技术应用于网络的规划、管理与运营中，提升了网络质量和用户体验。此外，中兴通讯建立了Cloud AI开放智算实验室，提供多厂家GPU互联、优化以及大模型兼容性测试认证，与业界合作伙伴一起积极推动国内开放智算基础设施及应用生态建设。崔丽表示，面向未来，中兴通讯也将继续秉承开放合作的精神，与产业伙伴多样互补、开放共赢，携手推进产业的创新与突破。