7月5日上午，华泰证券于2024年世界人工智能大会举办“论道智能新趋势”科技金融创新论坛。此次是华泰证券第四年与世界人工智能大会深度合作，论坛汇聚了一批公司的科技生态伙伴，包括不同细分赛道的企业代表、行业专家，探讨AI+医疗、具身人工智能、AI算力网络等前沿领域发展趋势。
华泰证券执行委员会委员、首席信息官韩臻聪在致辞中表示，以人工智能为新生产工具、数据为新生产要素、算力为新基础设施的三新体系正与产业加速融合，将带来深远影响，包括提升行业服务能力、变革行业发展范式、催生新兴领域等。华泰证券依托科技不断牵引公司转型超越，在本轮生成式人工智能浪潮伊始，就快速推进大模型在业务场景中应用落地，以用促建，期待与更多生态伙伴通过技术能力、业务场景以及客户资源的持续对接和深度融合，共同探索AI前沿领域、做大AI商业价值。
AI+医疗与具身人工智能是当下在科研和投资界中，都受到高度关注的两大前沿领域，论坛上两位资深行业专家对此进行了分享。
西门子医疗大中华区副总裁、临床治疗系统负责人浦峥嵘在演讲中介绍了全球AI+医疗发展趋势。他指出，在AI赋能下，医疗将更加个性化、精准化，为更多患者提供更优服务。AI能够推动医疗影像、以及影像引导的治疗与检验设备智能化发展，支持从疾病预防和早期发现、诊断、治疗和监测、再到随访的临床全流程，替代医生部分常规工作。AI还能够支持并辅助医生完成关键临床决策，并帮助患者进行全生命周期的健康管理。他特别提到数字孪生技术在医疗中会有巨大的应用场景，利用各类检查中所积累的患者数据，能够构建出患者的生理模型，基于此可以模拟不同治疗方案、观察结果，从而帮助患者选择最佳个性化治疗方案。
西湖大学工学院人工智能领域主任、西湖机器人创始人王东林教授结合2005年Linda Smith（美国印第安纳大学教授）提出的具身智能假设三大原则，分享了该领域下一步的方向：一是面对机器人场景和任务时，不能依赖预定义的定制化复杂逻辑，针对这一点，多模态大模型和机器人具身大模型技术已经具有了通用性，但仍然需要进一步解决幻觉、泛化和高效推理等问题；二是需要具有适应动态环境交互的进化学习机制，强化学习目前在机器人上的应用主要局限于与小脑功能相关的手动奖励函数设计，在适应环境场景和任务方面尚缺乏通用性，并且也缺乏与大模型的深度耦合技术，以满足“大脑”和“小脑”一体化融合；三是环境对于塑造物理行为和认知机构都非常重要，为此需要通过机器人软件和硬件的深度结合，应对仿真和真实环境的差异，提升具身智能在真实环境中的表现。
应对AI算力挑战
本轮人工智能浪潮对智能算力提出了指数级增长要求，算力成为当下基础设施建设的热点，如何更高效地克服AI算力瓶颈、将挑战化为机遇？在“AI算力网络的趋势与应用”圆桌中，华泰创新投资股权投资二部负责人刘诚与四位细分赛道内的优秀初创企业进行了探讨。
针对目前国内AI算力发展的瓶颈问题，DaoCloud首席执行官陈齐彦认为，不能单纯依靠硬件层面的投入，更重要的是整个产业生态联合起来。中国科技企业在基础软件产业链上，具备一定影响力，产业链上下游发挥各自所长，结合整个IT架构，管理好算力基础设施、优化算力资源的调度管理，才能让算力更自由。篆芯半导体首席营销官、联合创始人康亮则认为AI算力网络在规模、时延、功耗等方面，与过去的网络完全不同，对国内企业来说，一个很大的红利就是AI时代算力网络尚未统一标准，企业有机会成长起来。在基流科技首席执行官胡效赫看来，在算力网络软件解决方案方面，国内与国外企业差距不大。不过在算力芯片这一硬件方面，中科驭数高级副总裁张宇均指出国内企业确实还需要一定时间追赶，但在DPU一些如超低时延的重要场景下，国内已经可以跟国际巨头全面竞争，技术上不存在代际差。
转载自：华泰证券频道
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