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大火烧竹林是什么生肖数字.科学释义落实_Vs.482.7_<p>  中新社柏林3月31日电 题:中欧如何加强人工智能合作?</p>   <p>  ——专访德国国家工程科学院院士奥泰因·赫尔佐格</p>   <p>  中新社记者 马秀秀</p>   <p>  当前,人工智能正在成为全球科技竞争核心,各国纷纷加速布局,抢占技术和市场先机。此背景下,人工智能的发展趋势如何?中欧如何携手推动技术创新与产业应用?德国国家工程科学院院士、国际人工智能领域著名科学家奥泰因·赫尔佐格近日接受中新社“东西问”专访时指出,国际合作对人工智能的持续创新至关重要,而中欧合作将为技术进步与产业发展开辟更多机会。    </p>   <p>  <strong>现将访谈实录摘要如下:</strong></p>   <p>  <strong>中新社记者:人工智能在工业制造、医疗、自动驾驶等领域的应用潜力如何?您预计未来5至10年人工智能会有何种颠覆性进展?</strong></p>   <p>  <strong>赫尔佐格:</strong>人工智能概念已存在约70年,并不新鲜。我在该领域工作超40年,医疗自人工智能发展初期便是应用方向,但进展缓慢。近年来,计算机视觉推动了其在医学领域的突破。工业制造长期受益于人工智能,但需先完成数字化转型。1986年,德国慕尼黑联邦国防军大学团队就已实现自动驾驶,仅需人工干预20次。过去20年,人们不断预测“5年内我们将实现自动驾驶”,但每次都推迟。我认为,未来10年内,凭借足够强大的硬件资源,我们能真正实现自动驾驶。</p>   <p>  未来5至10年,最具颠覆性的进展仍是自动驾驶,它将重塑工业与人们的生活方式。事实上,我们已因人工智能经历过一次颠覆性变革,那就是互联网,搜索引擎便是基于人工智能运作。人工智能在医疗与工业制造领域仍将持续发展。</p>   <p>  <strong>中新社记者:在您看来,当前人工智能发展面临的主要挑战是什么?是否需要国际层面的监管框架?</strong></p>   <p>  <strong>赫尔佐格:</strong>人工智能作为一门科学,始终面临诸多挑战。当前,突破性进展往往依赖资金充足、硬件强大的团队,最优秀的研究多由此产生。然而,中国的一些案例表明,即使资源有限,也能取得同等甚至更好的成果,这一趋势仍将持续。</p>   <p>  当前最大的挑战在于如何以合理成本,将数据转化为有价值的知识,使人工智能真正服务于应用。与食品生产者必须保证食品属性类似,AI产品也必须确保无偏见、不出错、不凭空捏造信息。这是所有产品应遵循的基本原则。</p>   <p>  欧洲通过了《人工智能法案》,中国、英国亦在制定法规,而美国尚未全国性立法。由于AI应用广泛,统一监管极具挑战。若监管限制技术本身,或将阻碍创新,合理方式应是防止负面后果产生,而非束缚技术发展。技术需不断进步,若40年前便限制使用新技术,今日的进展便无从谈起。</p>   <p>  <strong>中新社记者:目前欧洲和中国在人工智能领域的发展各有哪些特点?如何加强合作?</strong></p>   <p>  <strong>赫尔佐格:</strong>中国的人工智能研究人员数量可能是德国的20至40倍。因此,这一问题只能概括回答。</p>   <p>  约25年前,人工智能经历了一次“寒冬”。为避免停滞,德国意识到,基础研究虽强,但必须辅以应用研究,才能证明其价值。德国人工智能研究中心(DFKI)便是典型案例,它不仅促进了人工智能应用,还结合实际问题推动了人工智能基础研究的发展。过去20年,德国在人工智能应用方面进展显著,深入多个领域。中国在人工智能发展初期更侧重应用,近年来加大了基础研究投入,但应用推进仍然强劲。我在中国的人工智能会议上做演讲时,常有上万人参与,他们关注点多在制造、物流等应用领域。欧洲与中国在人工智能发展上有许多相似之处,长期发展需在基础研究和应用间找到平衡。</p>   <p>  人工智能发展离不开国际合作。科学研究依赖全球交流,领先团队往往通过合作获取最新进展。如果一个国家封闭人工智能研究,最终受损的也是自身。因此,加强国际合作,是推动人工智能发展持续进步的关键。</p>   <p>  <strong>中新社记者:学术界与产业界在发展人工智能过程中合作是否充分?如何推动研究成果转化?</strong></p>   <p>  <strong>赫尔佐格:</strong>工业界关注短期利益,而应用研究更注重未来中期发展。这种思维差异是个问题。</p>   <p>  德国的弗劳恩霍夫研究所是成功案例,它基于科研成果开发可供工业界使用的产品或技术解决方案,年收入达34亿欧元。然而,研究所数量有限,需要支持的企业则非常多。此外,许多企业因商业机密问题不愿合作。在机械制造领域,长期以来保持着科研与工业界的合作,但在信息技术和人工智能领域并不普遍。近年来,企业逐渐认识到软件和人工智能是关键生产力,需要与专家合作。但企业必须相信合作能带来实际收益,才会投入资金。</p>   <p>  欧洲尤其是德国有大量研究项目,如德国联邦负责研究和技术的部门,欧洲“地平线”计划也为许多研究提供资金支持。然而,许多项目成果最终被束之高阁,大学、研究机构与工业界之间的联合研究效率往往较低。</p>   <p>  即使研究成果再好,若不能转化为稳定运行、能够维护的软件产品,便毫无意义。理想模式是初创公司与大学结合,推动人工智能产品开发,同时与实际应用这些产品的公司合作,使技术真正落地。</p>   <p>  <strong>中新社记者:在人工智能创业方面,欧洲和中国的初创公司如何互相学习及合作?</strong></p>   <p>  <strong>赫尔佐格:</strong>我们可以彼此学习如何支持初创公司,使它们真正有机会开发出能够在市场上站稳脚跟的产品。德国和中国的初创公司也可以相互学习。在德国,初创公司通常由工程师基于技术创意创立,技术本身是重点。而在中国,许多初创公司更关注客户需求,与客户紧密合作,而非仅凭技术可能性开发产品。这种差异为双方提供了互相借鉴的机会。</p>   <p>  如果德国的初创公司掌握对工业有价值的技术,应尽早考虑与中国企业或初创公司合作,探索在庞大中国市场的发展机会。</p>   <p>  <strong>中新社记者:如何看待“人工智能会造成失业”的担忧?</strong></p>   <p>  <strong>赫尔佐格:</strong>信息技术带来的就业变化早已存在。历史证明,虽然一些岗位被取代,但更多新职位也同时被创造,如系统构建、技术开发、管理与控制岗位等。关键在于,新岗位需要不同的知识技能。因此,那些担心失业的人需要不断学习,以适应新的岗位需求,跟上技术发展步伐。政府在这方面应发挥积极作用,推动终身学习和职业培训。全球各国都面临这一挑战,美国对此投入较少,而欧洲和中国更为重视,积极帮助潜在失业者通过培训和教育适应变革。</p>   <p>  <strong>中新社记者:您对希望从事人工智能研究的年轻学者或工程师有何建议?您未来是否有计划与中国开展更多合作?</strong></p>   <p>  <strong>赫尔佐格:</strong>人工智能发展迅速,在学术生涯中专注某项技术意义不大,因为五年内就可能被新技术取代。对学生和年轻科学家而言,掌握技术开发的基础知识至关重要,否则在新技术出现时将无从适应。</p>   <p>  基础知识包括数学和统计学,但同样重要的是应用领域知识。如果在辅修或平行学习中掌握特定应用领域的运作方式,了解人工智能的实际应用,将极大提升能力。取得突破的关键在于,将人工智能学习建立在理论知识与应用知识的结合上。这样在他们进入职场后才能持续提升技能,而非止步不前。</p>   <p>  我已在同济大学工作十年,并且还会在这一优良的科研环境中继续工作下去。我也希望进一步加强德国乃至欧洲同中国的合作,也正努力吸引更多德国专家参与同济大学项目,以推动人工智能的共同研究和应用开发。(完) <span>【编辑:陈海峰】 </span>

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  中新社柏林3月31日电 题:中欧如何加强人工智能合作?

  ——专访德国国家工程科学院院士奥泰因·赫尔佐格

  中新社记者 马秀秀

  当前,人工智能正在成为全球科技竞争核心,各国纷纷加速布局,抢占技术和市场先机。此背景下,人工智能的发展趋势如何?中欧如何携手推动技术创新与产业应用?德国国家工程科学院院士、国际人工智能领域著名科学家奥泰因·赫尔佐格近日接受中新社“东西问”专访时指出,国际合作对人工智能的持续创新至关重要,而中欧合作将为技术进步与产业发展开辟更多机会。

  现将访谈实录摘要如下:

  中新社记者:人工智能在工业制造、医疗、自动驾驶等领域的应用潜力如何?您预计未来5至10年人工智能会有何种颠覆性进展?

  赫尔佐格:人工智能概念已存在约70年,并不新鲜。我在该领域工作超40年,医疗自人工智能发展初期便是应用方向,但进展缓慢。近年来,计算机视觉推动了其在医学领域的突破。工业制造长期受益于人工智能,但需先完成数字化转型。1986年,德国慕尼黑联邦国防军大学团队就已实现自动驾驶,仅需人工干预20次。过去20年,人们不断预测“5年内我们将实现自动驾驶”,但每次都推迟。我认为,未来10年内,凭借足够强大的硬件资源,我们能真正实现自动驾驶。

  未来5至10年,最具颠覆性的进展仍是自动驾驶,它将重塑工业与人们的生活方式。事实上,我们已因人工智能经历过一次颠覆性变革,那就是互联网,搜索引擎便是基于人工智能运作。人工智能在医疗与工业制造领域仍将持续发展。

  中新社记者:在您看来,当前人工智能发展面临的主要挑战是什么?是否需要国际层面的监管框架?

  赫尔佐格:人工智能作为一门科学,始终面临诸多挑战。当前,突破性进展往往依赖资金充足、硬件强大的团队,最优秀的研究多由此产生。然而,中国的一些案例表明,即使资源有限,也能取得同等甚至更好的成果,这一趋势仍将持续。

  当前最大的挑战在于如何以合理成本,将数据转化为有价值的知识,使人工智能真正服务于应用。与食品生产者必须保证食品属性类似,AI产品也必须确保无偏见、不出错、不凭空捏造信息。这是所有产品应遵循的基本原则。

  欧洲通过了《人工智能法案》,中国、英国亦在制定法规,而美国尚未全国性立法。由于AI应用广泛,统一监管极具挑战。若监管限制技术本身,或将阻碍创新,合理方式应是防止负面后果产生,而非束缚技术发展。技术需不断进步,若40年前便限制使用新技术,今日的进展便无从谈起。

  中新社记者:目前欧洲和中国在人工智能领域的发展各有哪些特点?如何加强合作?

  赫尔佐格:中国的人工智能研究人员数量可能是德国的20至40倍。因此,这一问题只能概括回答。

  约25年前,人工智能经历了一次“寒冬”。为避免停滞,德国意识到,基础研究虽强,但必须辅以应用研究,才能证明其价值。德国人工智能研究中心(DFKI)便是典型案例,它不仅促进了人工智能应用,还结合实际问题推动了人工智能基础研究的发展。过去20年,德国在人工智能应用方面进展显著,深入多个领域。中国在人工智能发展初期更侧重应用,近年来加大了基础研究投入,但应用推进仍然强劲。我在中国的人工智能会议上做演讲时,常有上万人参与,他们关注点多在制造、物流等应用领域。欧洲与中国在人工智能发展上有许多相似之处,长期发展需在基础研究和应用间找到平衡。

  人工智能发展离不开国际合作。科学研究依赖全球交流,领先团队往往通过合作获取最新进展。如果一个国家封闭人工智能研究,最终受损的也是自身。因此,加强国际合作,是推动人工智能发展持续进步的关键。

  中新社记者:学术界与产业界在发展人工智能过程中合作是否充分?如何推动研究成果转化?

  赫尔佐格:工业界关注短期利益,而应用研究更注重未来中期发展。这种思维差异是个问题。

  德国的弗劳恩霍夫研究所是成功案例,它基于科研成果开发可供工业界使用的产品或技术解决方案,年收入达34亿欧元。然而,研究所数量有限,需要支持的企业则非常多。此外,许多企业因商业机密问题不愿合作。在机械制造领域,长期以来保持着科研与工业界的合作,但在信息技术和人工智能领域并不普遍。近年来,企业逐渐认识到软件和人工智能是关键生产力,需要与专家合作。但企业必须相信合作能带来实际收益,才会投入资金。

  欧洲尤其是德国有大量研究项目,如德国联邦负责研究和技术的部门,欧洲“地平线”计划也为许多研究提供资金支持。然而,许多项目成果最终被束之高阁,大学、研究机构与工业界之间的联合研究效率往往较低。

  即使研究成果再好,若不能转化为稳定运行、能够维护的软件产品,便毫无意义。理想模式是初创公司与大学结合,推动人工智能产品开发,同时与实际应用这些产品的公司合作,使技术真正落地。

  中新社记者:在人工智能创业方面,欧洲和中国的初创公司如何互相学习及合作?

  赫尔佐格:我们可以彼此学习如何支持初创公司,使它们真正有机会开发出能够在市场上站稳脚跟的产品。德国和中国的初创公司也可以相互学习。在德国,初创公司通常由工程师基于技术创意创立,技术本身是重点。而在中国,许多初创公司更关注客户需求,与客户紧密合作,而非仅凭技术可能性开发产品。这种差异为双方提供了互相借鉴的机会。

  如果德国的初创公司掌握对工业有价值的技术,应尽早考虑与中国企业或初创公司合作,探索在庞大中国市场的发展机会。

  中新社记者:如何看待“人工智能会造成失业”的担忧?

  赫尔佐格:信息技术带来的就业变化早已存在。历史证明,虽然一些岗位被取代,但更多新职位也同时被创造,如系统构建、技术开发、管理与控制岗位等。关键在于,新岗位需要不同的知识技能。因此,那些担心失业的人需要不断学习,以适应新的岗位需求,跟上技术发展步伐。政府在这方面应发挥积极作用,推动终身学习和职业培训。全球各国都面临这一挑战,美国对此投入较少,而欧洲和中国更为重视,积极帮助潜在失业者通过培训和教育适应变革。

  中新社记者:您对希望从事人工智能研究的年轻学者或工程师有何建议?您未来是否有计划与中国开展更多合作?

  赫尔佐格:人工智能发展迅速,在学术生涯中专注某项技术意义不大,因为五年内就可能被新技术取代。对学生和年轻科学家而言,掌握技术开发的基础知识至关重要,否则在新技术出现时将无从适应。

  基础知识包括数学和统计学,但同样重要的是应用领域知识。如果在辅修或平行学习中掌握特定应用领域的运作方式,了解人工智能的实际应用,将极大提升能力。取得突破的关键在于,将人工智能学习建立在理论知识与应用知识的结合上。这样在他们进入职场后才能持续提升技能,而非止步不前。

  我已在同济大学工作十年,并且还会在这一优良的科研环境中继续工作下去。我也希望进一步加强德国乃至欧洲同中国的合作,也正努力吸引更多德国专家参与同济大学项目,以推动人工智能的共同研究和应用开发。(完) 【编辑:陈海峰】

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