对话张亚勤院士：新基建的商业机会在几十万亿级|人工智能|云计算|通信
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18个月前，宣布从百度退休，转身学界，4个月前成立了清华大学智能产业研究院(AIR)。
退休后，他变得更加忙碌了。
深入技术一线几十载，张亚勤从学界到产业界，最终又回到了学界，凭借着独特的技术理解和产业嗅觉，如今奔走于二者之间，他的目标是让技术赋能产业，也像空气(“AIR”研究院简称)一样无处不在，推动社会进步。
网易科技全新升级推出的《新基建访谈》有幸与张亚勤教授进行了深入交流，话题涉及新基建的国家战略、人工智能技术的中美新趋势、人才培养等等。
他认为我们正在经历着5G+AI+深度学习的第一次大融合。“人工智能最近60年经历了几代发展，走向了融合，5G所产生的数据量是巨大的，我们可以用深度学习的算法利用这些数据”。
谈及新基建，张亚勤表示，现在讲的“新基建”和过去有很大的不同，“新基建”里面包括对基础设施，包括对大型的数据中心、，还有包括对于垂直行业的基础设施。
“5G+边缘计算+新的行业，比如说自动驾驶、智能交通，都是未来基础设施建设的大机遇。我没有算过规模，但是我想它所产生的对社会的效益、产生的商业机会，肯定是几十万亿数量级。”他预测到。
在中美的对比中，张亚勤也给出了自己的判断，美国目前所提的基建主要是公路、铁路、机场等物理基础设施的更新；新基建包括通信和智能设施的建设，目前中国已经超过美国，预计在未来10年，还会大幅度领先。
但并不意味着我们的“长征”已经走完，人才问题还处于棘手阶段。
这也是清华大学智能产业研究院的重点工作之一，张亚勤在采访中指出，中国需要三个方面的人，一个是懂得AI、算法、架构的技术人才；一个是面向行业的应用型人才；一个是面向企业管理的决策性人才。
以下是网易科技等媒体对话张亚勤实录（略有删减）：
问：请问通信技术与人工智能的最佳融合点是否就是目前的5G+AI？接下来的发展是否会对行业应用、终端用户等带来划时代的改变？
张亚勤：人工智能和整个通信基本上很多年都是并行发展的，人工智能从这60年开始，经过了几代发展，通信现在走向5G，马上走向6G。原来在3G、4G的时候有一些融合，但这种融合度不是特别地紧密。真正大规模的应用或者开始就是在5G，不管是从接入侧、从核心网，还是传输、终端，包括应用等等都有融合。还有很重要的就是5G所产生的数据量是巨大的，我们现在用深度学习的算法，就可以利用这些大量的数据。
所以，5G、AI、深度学习是第一次大的融合、深的应用。5G产生大量的数据，加上深度学习，它提供了另一个层次的飞跃。
问：请您谈谈中美人工智能技术的不同；以及在人才培养方面我们还需要做出哪些努力？
张亚勤：目前整个人工智能的算法体系，包括深度学习的算法体系、框架、理论，基本上都是西方提出的，有来自美国、有加拿大、也有欧洲。近几年中国其实做得也相当不错，如果从人才体系来讲的话，有三个方面的人才可能需要更多地培养提高一下。
一个方面是对于人工智能这种核心的算法框架，包括芯片需要更多的人才；第二个方面是人工智能和垂直行业的融合人才，最终人工智能还是要应用到每个行业里面去，比如自动驾驶、智能互联，包括教育、医疗、金融各个方面；第三是决策人才，早期有数字鸿沟，后面是数据鸿沟，现在是AI鸿沟，企业的决策者需要了解，他们要深刻理解AI对企业所带来的变化，从而做出对未来的判断。
现在的“新基建”和过去有很大的不同，“新基建”里面包括对基础通信设施，包括对大型的数据中心、云计算，还有包括对于垂直行业的基础设施。现在是5G+边缘计算+新的行业，比如自动驾驶、智能交通，都是未来基础设施建设的大机遇。我没有算过规模，但是我想它所产生的对社会的效益、产生的商业机会，肯定是几十万亿这种数量级。
而美国的新基建，我觉得还是处于另外一个层次，美国目前所提的基建主要是公路、铁路、机场等物理基础设施的更新；新基建包括通信和智能设施的建设。我觉得未来大的基础设施，一定是在大型的数据中心，5G甚至超5G，包括大量的边缘智能的应用。这方面中国已经超过美国了，在未来10年的时间，可能还会大幅度领先美国。
问：您最近谈到了对未来10年的技术畅想，在这个过程中咱们可能会遭遇什么挑战？
张亚勤：在新的数字化时代，整个数据量产生的方式、产生的规模，以及它的用途都完全和过去不一样了。通信行业所产生的数据，不管是应用的数据、边缘的数据、终端的数据，还是核心网络里面的通信本身的数据、通信网络管理的数据，都是指数级的增加。
什么是人工智能？人工智能就是在管数据，就是把数据里面的模式，形成一个决策——当数据量太大的时候，你没有办法去用精确的模型，没办法用数学表述的时候，这个时候机器学习的算法就从数据里面自我学习，然后去找到知识，形成决策。
如果讲挑战的话，大家可能问这个问题，我为什么需要5G？到底核心应用在什么地方，如果光是看视频快点，多送点图片，可能不是它最核心的应用，从5G到6G可能也有同样的问题，那到底应用在什么地方？我觉得更大的应用还是在工业的场景，比如无人驾驶里面，包括边缘计算、低延时、低能耗的应用等等。
比如无人车一天产生的数据是3T，这是一部车每天的数据，生物方面更不得了，我们基因测序的数据也差不多每天3T。这么大量数据在边缘、终端如何做边缘本身的决策？如何用最低能耗的方式、最有效的方式传输决策完成任务，这是一个很大的挑战，也是未来的机遇。
问：5G智能化是一个新兴的领域，它在理论研究和实践应用方面，结合的程度目前到什么水平？
张亚勤：5G整个的智能化的设计、优化、自动配置、网络全域的管理，中国是相对比较领先的。其实现在智能化很重要的一点就是怎样用大量的数据去优化现在的网络，以及预测未来的任务。
网易科技态度见闻 2025-04-17 07:00:00
电影频道融媒体中心 2025-04-17 09:11:13
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