行至“第二阶”香港AI前路怎么迈？

在以金融实力著称的香港，人工智能（AI）已被确立为核心发展领域。这片中西交汇、聚集多所顶尖高校、拥有丰富海内外人才的创新土壤，如何与充沛的金融资本配合、转为可持续发展的竞争力？香港城市大学协理学务副校长（数码学习）张泽松教授，作为一名AI硬件安全专家和数字教育长期推动者，他从多个维度向本刊记者分享了他的观察。

香港城市大学协理学务副校长（数码学习）张泽松教授

记者：自2022年底AI爆发以来，您观察到香港AI领域最大变化是什么？整体发展目前处于什么阶段？

张泽松：最大变化是越来越多国际大咖来港，比如城大引进了马维英教授（微软亚洲研究院常务副院长、清华大学智能产业研究院首席科学家），他们带来平台和模型资源。几乎每所大学都有类似顶尖人才，年轻教授能量充足，在算力、硬件、模型等领域专家充足。从基础设施看，香港人工智能超算中心已于2024年12月投入服务，我本人也曾参与超算工作，可以看到这些设施提供了扎实的算力基础。如果用数字1-5阶段比喻香港AI产业发展阶段，我认为目前处在2左右，基础盘已有，但迭代、加速空间巨大。

记者：近期金融AI迅猛，港股也现壁仞科技等国产GPU企业IPO热潮。您认为这对香港AI生态有何影响？香港如何确保自身独立优势，而非仅做融资平台？

张泽松：这类IPO是有必要的，科研离不开资金支持，这是一个迭代发展的过程。社会需求会自然筛选出那些专注、有实力的企业，推动行业最终走向稳定发展。香港应当打造更多AI落地场景，把科研成果转化为可推广的应用产品。我们希望看到更多企业有实质性投入，比如阿里巴巴集团与蚂蚁集团在港自置地标性总部，这不仅把香港作为销售点，更意味着能在本地开展更多研发。要想真正地推动产学合作，我建议可以参考美国旧金山湾区的模式，企业开放地提出实际问题，经过适当梳理和“包装”后，由大学的团队来尝试提出解决方案。这个过程需要磨合、要定义清楚问题，再以案例形式开展合作。这种机制必须建立起来，否则大学容易陷入自我循环，只关注发表论文；而企业仍面临一堆难题，最终只能自己解决——那样的状态是不健康的。要推动这种联动，不能只靠个别教授去对接众多公司，双方都需要投入更多精力和配套支持，各自向前多迈一步。

记者：普通大众对AI认知多停留在便利应用，您怎么看待这一现象？未来香港教育系统该树立怎样的AI理念？

张泽松：社会整体的数字素养基础仍需加强。比如编程技能，并非新事物，但在AI时代尤为重要。当你接到无声骚扰电话时，如果你会编程，就知道这是程序自动拨打，这能增强你的防护意识。所有AI模型都是编程编出来的，现在区别是人编还是机器编。我们至少需看得懂，否则只能被动地接受。教育者需认清“最应坚守”和“最需革新”的部分。打个比方，古代没电梯只能爬楼梯；现代有电梯，但有人却一层楼梯都不愿意爬。同理，如果大家过度依赖AI、把很多需要自己思考的部分都交给AI去做，最后难免丧失独立思考的能力，成为AI附属品。教育者要重点培养学生沟通、团队协作、表达能力，同时激发学生的求知欲。我自己也会鼓励学生使用AI，但学生必须清楚地理解每个阶段、环节为什么这样做，而不是把一整件事情打包丢给AI。此外，我希望越来越多计算机系、人工智能相关专业的毕业生进入教育界，同时也期待现有的教师加强相关知识与技能的学习，使自身能力结构更加完善。

记者：面对全球AI在“算力突破”和“场景应用”上的路径分野，您认为香港最适合扮演什么角色？这一定位如何能转化为可持续的竞争力？

张泽松：香港“背靠祖国、联通世界”的优势，给许多技术开发者提供了得天独厚的条件。如果香港在AI领域仅是一个consumer，那并非最佳定位。我们应当面向世界，提出更多具有全球视野的应用案例。从路径选择来看，国家更侧重于不同AI场景的应用建设。我个人认为这是更良性的发展路径，因为它能催生丰富的市场，而市场自然会带来大量需求。我们并非没有可用的计算资源或算力，但广泛研究、适配各类芯片的最终目标是创造出某种“超级AI”。然而说到底，这样的超级AI究竟会有多少人使用？目前来看，两条路径都在推进。我更倾向于将AI发展民用方向，服务于全社会、为全人类做贡献。我对未来持乐观态度，拿计算机的发展举例，从机械计算机到电子计算机至今不过七十年，在人类历史长河中，这并不算长。AI发展至今，我们可能觉得一年内变化很大，但从历史尺度看，时间还很短。有没有什么事是永远学不会、做不到的？我不这样认为。只要一步步来，凡事都是人想出来的，总会有解决的办法。

来源：香港经济导报

作者：本刊记者 赵芃程