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郑志明院士：《人工智能技术发展及行业应用》
2026-10-07 08:46:54
作者：郑志明（中国科学院院士，北京航空航天大学教授）
数智化时代已经到来，人工智能技术正在重塑多个行业，行业大模型市场规模逐年增加，有望带来广电媒体行业新发展。但需要看到的是，传统大模型性能随着参数量、数据量、计算量的增加呈现幂律规律，导致计算资源和资金投入指数级增长，当前高门槛算力资源已经成为制约我国大模型快速发展的关键因素之一。在此背景下，DeepSeek利用超高水平的工程路径，展现了我国大模型的研发实力。它通过计算压缩、数据压缩和并行计算等高效优化方法大幅降低训推成本，实现模型计算的参数脱敏，摆脱了模型性能对全参数的依赖，降低了我国大模型对美方特定硬件的依赖。
当前的人工智能技术凭借其强大的搜索与泛化能力，在有限组合优化领域获得显著的应用成果，例如制药、材料、生物等。但是新一代人工智能的发展重点是决策能力，多重线性统计方法累加而成的人工智能，本质是基于数据统计形成的算法。然而，统计只可以处理粗系统或者有限系统，无法处理颗粒度精细的动态物理世界。为了提高AI模型的决策能力，中国工程院今年推出了《人工智能品牌重大咨询项目（第六期）》，围绕着决策能力引领，直面大模型在垂直领域里面的关键问题。
第一是解决大模型垂域微调的灾难性遗忘问题。大模型缺乏统一的理论框架和可验证边界，在复杂场景和跨域领域应用的泛化能力明显不足。当大模型迁移到垂域应用时，往往出现原有知识和能力显著衰退的问题。这是因为大模型的设计和训练缺少理论支持，泛化边界不清晰，持续学习能力不足，影响了多任务协同性能。对此，需要采取结构稳定性理论支撑人工智能模型的实际部署与强泛化应用。第二是解决大模型推理幻觉问题。大模型缺乏直观解释和严格验证，难以应用军事国防、国家广电等高精领域。大模型应该意识到知识是有边界的，当它跨越了边界就可能会产生所谓的幻觉。解决幻觉问题必须要建立跨尺度方法,通过局部变化影响全局的研究思路，实现垂直领域的可信推理。
因此，新一代行业大模型应当是内嵌数理机制的可解释高精度行业大模型。利用Science4AI技术构建精准可信的大模型，通过设计内嵌数学原理的新型算法框架提高模型决策的鲁棒性，通过强化模型决策验证机制确保系统在极端情况下也能作出准确可靠的决策。行业大模型需要突破偏离、边界、孤岛等关键科学问题，实现从稳态域到认知域到生态域的系统性跃迁。
为提升广电行业的智能化水平，广电领域在“十四五”期间的全面智能应用已经铺开，在“十五五”行业发展战略规划过程中，可以采取1+M+N发展布局，以精准智能为基础，发展M个共性AI技术，赋能N个广电行业应用场景，不断深化广电行业与人工智能的融合，重塑“内容+服务+体验”三位一体的智能传播新生态。
说明：内容有删减。
作者介绍：
郑志明：信息处理专家，中国科学院院士，北京航空航天大学数学与系统科学学院教授、博士生导师，任软件开发环境国家重点实验室常务副主任，数学、信息与行为教育部重点实验室主任，工信部复杂系统与科学工程计算国际研究中心主任，浙江师范大学可信智能研究院院长。先后担任北京大学数学科学学院副院长、北京大学副教务长，北京航空航天大学理学院院长，北京航空航天大学副校长，北京航空航天大学学术委员会副主任、校务委员会副主任。郑志明院士长期从事空天信息安全与复杂信息系统等数学与信息交叉领域的研究。创立了动力学密码——基于代数和动力学融合的密码分析原理和方法，突破空天信息安全高速、低耗、多模式等技术瓶颈，研制成功系列空天安全新装备并列装。先后承担“973”，“863”，国家自然科学基金委和国防科工委重大专项基金等项目近20项；授权国家发明专利32项；先后在国内外期刊发表学术论文140余篇，著作2本；研究成果以第一完成人先后获得国家技术发明一等奖、教育部自然科学一等奖、国防技术发明一等奖；先后获得国家教学成果奖（2项）、何梁何利基金科学与技术进步奖。
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