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何宝宏：从学习到创造，生成式AI取得突破性进展******

　　“2022年AI绘画和ChatGTP的重要性不亚于2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军的价值，这是否会引发新一轮的内容科技的革命，是值得我们关注的问题。”在近日举行的“风向Talks 2023”思享会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏围绕技术转型、信息革命、数据资产、Web3、信任科技、元宇宙、技术周期律、经济学2.0、AI、数字原生等热门领域进行了分享。

　　何宝宏表示，生成式AI在2022年取得了突破性的进展，人工智能开始从学习走向创造。

　　近年来，随着技术的发展，内容创作的方式不断发生变革，经历了从PGC(专业生产内容)到UGC(用户生产内容),再到PUGC（专业用户生产内容）的发展历程。到了人工智能时代，可实现AIGC(人工智能创作内容) ，未来可能发展到P-AIGC（专业人员指导下的AIGC）。

　　AIGC背后是一个大的模型，何宝宏介绍，过去五年，由于大模型的参数指数级增长带来了大模型“智力”的指数级增长。2020年，机器基本只能完成文本生成，目前可以进行图像生成，未来能实现视频生成。2016年，机器视觉可以从图片中识别文字；2022年，机器实现了AI绘画，可以通过文字生成图像。

　　不仅如此，人工智能的进步还体现在科学方面，目前正在兴起的AI编程的软件2.0，可以实现以代码为中心到以数据为中心的编程思维，即程序员只需要设定超级参数，普通参数将通过数据训练实现。生命科学方面，2021年AI发现了蛋白质结构，2022年AI生成了蛋白质结构，由此AIGC入选了《Science》2022年度科学十大突破。

　　在谈到在2022年同样大火的“元宇宙”时，何宝宏表示，每隔7年左右，都会有名为“下一代互联网”的技术出现，每次还都不一样。目前，互联网发展正面临以元宇宙为代表的信息互联网以及以Web3.0为代表的价值互联网的“新岔道”。

　　不过，在他看来，现阶段，元宇宙依然是各种要素的“大杂烩”，还没有找到最佳实践。基于VR的元宇宙在未来3-5年内依然会是小众市场，实现“生态化反”还需要更多时间。

　　“VR现阶段的体验并不像数字孪生，而更像是‘数字植物人’，除了有视觉和听觉体验之外，还缺少嗅觉、味觉和触觉的感受。未来，仍需积极探索，将生产要素有机地组织起来。”何宝宏说。（宋雅娟）

战略支援部队某旅：工作有了标准，效率有了提高******

　　官兵们正在检修装备。作者供图

　　“参照《维护保养手册》，我们干工作更加得心应手。”年终岁尾，战略支援部队某旅组织装备换季保养工作，官兵们按照手册上的“标准流程”维护保养装备，工作效率显著提高。

　　该旅分队长、二级军士长李伟介绍说，过去装备维修保养，他们只能逐项排查或凭借经验判断故障问题，既增加了日常工作量，也给维修保养带来不小难题。如今，有了这本“百宝书”，能详细了解装备自列装以来历次故障原因、修理方法，“对症下药”精准保养，就有了参考方向和技术支撑。

　　编写这本《维护保养手册》，源于一次演练任务。去年底，该旅组织实装考核演练，导调组临机下达突发情况指令后，李伟所在分队因通信不畅没有及时处置问题，考核成绩被判定不合格。事后分析原因发现，演练前装备保养不到位，电源装置过期失效，导致装备无法供电，操作失灵。

　　演练复盘时，一名战士心有不甘地说：“怎么也没想到会发生这样的情况！”

　　说者无意，听者有心。一个想法在李伟的脑海萌发：能不能像汽车4S店一样，给装备撰写一本《维护保养手册》？

　　演练结束后，李伟立刻开展调研。他发现，尽管每年单位都会统一组织换季保养，但官兵往往对装备状况掌握不够全面，维护难以“对症下药”，保养难免存在盲区、漏洞。整理好调研资料，李伟向旅机关提交了一份关于建立装备维护保养档案的意见。

　　得到上级机关批准后，李伟决定打造一个“样板工程”。他带领维修技术骨干梳理整合装备各类故障申报、保养履历等数据，精确分析装备“健康指标”，并将摸索积累的经验转化为装备维护保养注意事项，编写《维护保养手册》、设置保养提示卡片，让装备状况一目了然，维护保养工作更加科学高效。

　　手册好不好用，官兵最有发言权。随后，李伟带着手册来到训练场，在抢修光缆任务中，一台工程机械车突发故障。操作手邸文育查阅《维护保养手册》，立刻判定出问题点位并及时排除，任务顺利完成。

　　没过多久，某型工程机械车列装该旅。该车辆信息化程度高、操作系统复杂，他们要从零开始学习。这时候，李伟再次主动请缨，带领团队主动到生产厂家、部队院校取经，就装备重点部位保养开展流程化设计，对日常维护保养措施进行量化。数个月后，李伟所在团队掌握了该型装备的日常维护保养方法，能够做到装备性能“一口清”、故障问题“一摸准”。

　　科学精细管装用装，保障能力水涨船高。今年，该旅千里机动至某陌生复杂地域开展装备试验任务，多项装备精细化管理成果在任务中得到有效检验。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）