中国工程院院士戴琼海：三大“奇点”引领人工智能新时代

《星岛》记者 周昊 实习记者 李誉 深圳报道

9月17日，2025能源绿色发展大会在深圳市召开，本次大会由中国能源研究会、中国电力企业联合会、中国节能协会、民革中央经济委员会主办，以“能源+AI引领绿色发展”为主题，围绕能源转型、新型电力系统构建及人工智能与能源产业深度融合等核心议题展开深入探讨，共邀请中外院士、专家学者等300多名嘉宾现场参会。

中国工程院院士、清华大学教授、中国人工智能学会理事长戴琼海在大会上发表“人工智能发展的奇点”主题演讲。

戴琼海表示，通用智能是人工智能当前发展的目标，但我们不应以现有的技术来界定其未来发展方向。人工智能不仅能引领能源领域的变革，赋能具体实践，它本身也是一种宝贵的“资源”，是第四次工业革命的核心驱动力。因此，为充分发挥人工智能在能源等关键领域的作用，我们必须突破现有大模型无法“动手”和决策的局限性，探索新的前沿技术。

而人工智能在发展过程中，将经历三个关键奇点才能真正成熟。

其一是传感器奇点。

戴琼海认为，随着传感器技术的不断突破，能源行业正实现物理世界向数字世界的映射。通过传感器，将物理世界中的声、光、电、热等参量转化为数字数据，通过高精度传感器与“元成像”系统，克服传统光学成像的限制。用人工智能思维改造成像系统，实现从“所见即所得”到“过程成像”的转变，进而在多尺度、多维度下对能源系统进行高精度重构。

其二是算力奇点。

戴琼海指出，未来算力资源的消耗将是无底洞，传统硅基芯片的高能耗也成为制约AI和能源发展的瓶颈。在这一背景下，存算一体和光计算将是最有希望的新型计算架构。为让未来算力发展与能源消耗相匹配，世界各国正在积极布局光计算，以避免能源不足问题。

2024年，清华大学首创干涉—衍射分布式广度光计算架构，研制了全球首款大规模通用智能光计算芯片——太极（Taichi），其系统级能效为每秒每焦耳160万亿次运算，超越主流商用AI芯片3个数量级，为后摩尔时代高性能智能计算开辟了新路径。

其三是脑智能奇点。

戴琼海表示人工智能在深度学习上存在极大危机，语言大模型已达天花板，目前需要在大脑的认知模型侧寻求突破，推动人工智能向通用智能迈进，使其像人脑一样找灵感，做决策。目前的大模型存在缺乏有效的决策机制，这是制约其发展的关键局限。

戴琼海认为，当前AI发展还处于初始认知阶段，距离实现与人脑同等复杂度的通用智能尚需时日，但随着智能算法不断演进，人工智能将从简单的语言理解逐步迈向深层次的智能决策。目前，清华大学、浙江大学、西安交大、中科院等很多研究单位正通过做活体全脑神经元级观测研究，深入了解人脑认知机制，以推动AI演化为具备自主感知与智能决策能力的系统。

戴琼海强调，人工智能与新质生产力的发展，应从基础研究、产业应用及人形机器人本体研究等多个维度系统推进。注重创新型人才的培养，着力推动智能化、高端化、绿色化方向，实现关键技术的突破。通过数字化、智能化体制机制改革，提升生产要素配置效率，深化产业转型升级，最终实现高水平的科技自立自强。

编辑 | 陈彬

终审 | 潘凌燕

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