未來產(chǎn)業(yè)涵蓋了 6 個大的產(chǎn)業(yè)方向，范圍廣泛，涉及眾多領(lǐng)域。為了幫助地方政府和企業(yè)在研究未來產(chǎn)業(yè)機會時能夠精準把握重點，中投顧問從未來產(chǎn)業(yè)中精心篩選出了 20 個商業(yè)價值最大的關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)包括合成生物學(xué)技術(shù)、第三代疫苗技術(shù)、生物育種技術(shù)、干細胞技術(shù)等，它們在醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、能源、健康等多個領(lǐng)域都展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力和商業(yè)價值。

中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的一系列關(guān)于關(guān)鍵技術(shù)的研究報告，詳細闡述了這些技術(shù)的各個方面。報告內(nèi)容涵蓋技術(shù)的基本原理、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用領(lǐng)域、研發(fā)機構(gòu)以及未來發(fā)展趨勢等。

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在人工智能大模型技術(shù)蓬勃發(fā)展的浪潮中，眾多業(yè)內(nèi)專家憑借其卓越的智慧與不懈的努力，成為推動這一領(lǐng)域前行的中流砥柱。他們在各自擅長的方向上深耕細作，取得了一系列令人矚目的成果，為大模型技術(shù)的突破與應(yīng)用拓展貢獻了關(guān)鍵力量。

一、海外領(lǐng)軍專家風(fēng)采

Geoffrey Hinton：“深度學(xué)習(xí)之父” 引領(lǐng)大模型奠基之路

Geoffrey Hinton 堪稱人工智能領(lǐng)域的傳奇人物，被譽為 “深度學(xué)習(xí)之父”。他在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域鉆研數(shù)十年，其開創(chuàng)性工作為大模型技術(shù)發(fā)展筑牢根基。早在上世紀 80 年代，Hinton 就提出了反向傳播算法，極大提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率，為深度學(xué)習(xí)崛起埋下種子。在大模型時代，他的研究聚焦于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，推動模型在圖像識別、語音識別等多領(lǐng)域應(yīng)用。例如，他對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的優(yōu)化，使得圖像分類準確率大幅提升，為后續(xù)圖像生成大模型發(fā)展奠定基礎(chǔ)。Hinton 憑借深厚學(xué)術(shù)造詣與前瞻性眼光，培養(yǎng)了眾多 AI 領(lǐng)域頂尖人才，這些人才分布于全球頂尖科研機構(gòu)與企業(yè)，持續(xù)為大模型技術(shù)注入創(chuàng)新活力，他也因此多次榮獲圖靈獎等 AI 領(lǐng)域至高榮譽，成為激勵無數(shù)科研人員投身大模型研究的標桿。

Yoshua Bengio：深度探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)奧秘的先驅(qū)

Yoshua Bengio 同樣是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)者。作為加拿大蒙特利爾大學(xué)教授，他專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)算法研究，尤其在理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程及提升模型泛化能力方面成果卓著。Bengio 提出的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）變體，有效解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理長序列數(shù)據(jù)時的難題，廣泛應(yīng)用于自然語言處理大模型中，如機器翻譯、文本生成等任務(wù)。他還積極推動深度學(xué)習(xí)理論與實踐結(jié)合，通過大量實驗探索不同模型架構(gòu)、訓(xùn)練方法對模型性能影響，為大模型優(yōu)化提供寶貴經(jīng)驗。Bengio 積極參與國際學(xué)術(shù)交流，引領(lǐng)深度學(xué)習(xí)研究熱潮，眾多學(xué)術(shù)團隊在其研究啟發(fā)下，不斷在大模型技術(shù)上取得新突破，為 AI 技術(shù)在全球范圍內(nèi)發(fā)展貢獻力量。

Yann LeCun：圖像領(lǐng)域大模型的開拓者

Yann LeCun 在計算機視覺與大模型交叉領(lǐng)域貢獻卓越。他是 Facebook AI Research 的負責(zé)人，也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)明者之一。LeCun 開發(fā)的 LeNet-5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是現(xiàn)代圖像識別技術(shù)基石，在手寫數(shù)字識別等任務(wù)中表現(xiàn)出色，為圖像大模型發(fā)展拉開序幕。在大模型時代，他持續(xù)探索圖像與文本、語音等多模態(tài)融合技術(shù)，帶領(lǐng)團隊研發(fā)出一系列多模態(tài)大模型，如將圖像識別與自然語言描述相結(jié)合，實現(xiàn)根據(jù)文本描述生成對應(yīng)圖像，或根據(jù)圖像生成準確文字說明，極大拓展了大模型應(yīng)用邊界，推動 AI 技術(shù)在智能安防、自動駕駛、創(chuàng)意設(shè)計等多領(lǐng)域落地應(yīng)用，成為圖像大模型領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。

二、國內(nèi)杰出專家貢獻

李飛飛：搭建 AI 與現(xiàn)實世界橋梁的巾幗英雄

李飛飛雖長期在海外科研機構(gòu)工作，但她對國內(nèi) AI 尤其是大模型發(fā)展影響深遠。作為斯坦福大學(xué)教授，她致力于計算機視覺和 AI 倫理研究。在大模型領(lǐng)域，李飛飛主導(dǎo)構(gòu)建的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集 ImageNet，包含數(shù)百萬張標注圖像，成為訓(xùn)練圖像識別大模型的重要基礎(chǔ)，眾多圖像大模型在該數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練與優(yōu)化，推動圖像識別技術(shù)飛速發(fā)展。她還積極投身 AI 倫理研究，強調(diào)大模型發(fā)展需遵循道德規(guī)范，避免偏見與歧視，為國內(nèi)大模型健康發(fā)展提供重要指導(dǎo)理念。李飛飛通過舉辦學(xué)術(shù)交流活動、與國內(nèi)高校科研機構(gòu)合作，分享前沿技術(shù)與研究經(jīng)驗，培養(yǎng)國內(nèi) AI 人才，促進國內(nèi)外大模型技術(shù)交流與合作，在國際與國內(nèi) AI 界都享有盛譽。

周志華：機器學(xué)習(xí)與大模型融合的推動者

周志華是南京大學(xué)教授，在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域造詣深厚，積極推動機器學(xué)習(xí)與大模型技術(shù)融合。他長期研究機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論與算法，提出一系列創(chuàng)新性算法與模型，如集成學(xué)習(xí)算法等，在學(xué)術(shù)界與工業(yè)界廣泛應(yīng)用。在大模型發(fā)展過程中，周志華探索如何將傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)優(yōu)勢融入大模型訓(xùn)練與優(yōu)化，提升模型性能與可解釋性。例如，他提出的基于機器學(xué)習(xí)的模型評估方法，能更準確衡量大模型在不同任務(wù)中的表現(xiàn)，為模型改進提供方向。周志華還活躍于學(xué)術(shù)傳播領(lǐng)域，撰寫的《機器學(xué)習(xí)》教材成為國內(nèi)眾多高校 AI 專業(yè)經(jīng)典讀物，培養(yǎng)大批優(yōu)秀學(xué)生投身大模型等 AI 領(lǐng)域研究，在國內(nèi)機器學(xué)習(xí)與大模型交叉研究方向發(fā)揮引領(lǐng)作用。

陳天石：國產(chǎn)大模型產(chǎn)業(yè)化的踐行者

陳天石是寒武紀科技創(chuàng)始人，在國產(chǎn)大模型硬件與軟件協(xié)同發(fā)展、產(chǎn)業(yè)化落地方面成績斐然。他帶領(lǐng)團隊研發(fā)出一系列針對 AI 計算的芯片產(chǎn)品，為大模型訓(xùn)練與推理提供強大算力支持。同時，在軟件層面，寒武紀開發(fā)了適配自身芯片的大模型訓(xùn)練框架與工具，優(yōu)化大模型在其芯片上運行效率。陳天石推動寒武紀與國內(nèi)眾多科研機構(gòu)、企業(yè)合作，將國產(chǎn)大模型應(yīng)用于智能安防、智慧城市、智能交通等領(lǐng)域。如在智能安防中，基于寒武紀芯片與大模型技術(shù)的解決方案，實現(xiàn)對復(fù)雜場景下人員、車輛等精準識別與追蹤，提升安防系統(tǒng)智能化水平。他的努力推動國產(chǎn)大模型從實驗室走向?qū)嶋H應(yīng)用，為我國大模型產(chǎn)業(yè)化發(fā)展開辟道路，在國產(chǎn)大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)中扮演關(guān)鍵角色。

這些業(yè)內(nèi)主要專家，無論是海外的深度學(xué)習(xí)奠基者，還是國內(nèi)在多領(lǐng)域推動大模型發(fā)展的杰出人才，他們從理論創(chuàng)新、技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)落地，全方位推動人工智能大模型技術(shù)進步。在他們引領(lǐng)下，大模型技術(shù)不斷迭代升級，持續(xù)賦能各行各業(yè)，為人類社會智能化發(fā)展帶來無限可能，未來也必將在 AI 領(lǐng)域續(xù)寫更多輝煌篇章。