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中国工程院院士、国家智能制造专家委员会主任李培根：大模型是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型。其第一个功能是单词的向量化，即把所有的单词变成向量。如苹果一词，ChatGPT一次可以提取出至少300种，甚至500种性质。第二个功能是自注意力，即符号间关系的寻找。符号之间的关系反映了世界模型之间的关系，世界是一个有规律的东西，所有东西之间是有关系的。……因此，当它(大模型)能够把握人类不能把握符号间的关系，意味着它对世界高阶相关性的认知已经远远超过人类。

硅谷人工智能研究院院长皮埃罗·斯加鲁菲：推动AI进步的驱动因素包括硬件、数据、开源以及人工智能发明家。如何实现可信的AI，是当下非常重要的研究领域。未来，机器人将变得更加真实、可信。在传统的工厂里，工人可能会受伤，但在智能工厂里，人形机器人正在发挥作用。

阿里云智能集团副总裁安筱鹏：AI手机将成为继功能机、智能手机之后，手机行业的第三阶段，“以后现在的智能手机将在前面加两个字，即‘传统智能手机’。”“我们不知道的是，AI会给手机增加多少新功能；我们知道的是，没有AI大模型驱动的手机会在市场消失。”

创新工场董事长、首席执行官李开复：PC时代给每个办公桌上放了一台电脑；移动互联网时代让我们随身携带一个可以“连接信息、连接人、且知道我在什么地方”的设备；AI时代相当于把一个IQ300的天才放在身边，帮你思考、回答问题、解决难题。这一定会带来更高的生产力提升，所以它和新质生产力特别贴切，它会影响各行各业。

如：针对隐私权和个人信息保护等问题，2021年个人信息保护法出台；针对“骑手困在算法中”等问题，相关政府部门专门出台了关于算法的规制，以保护劳动者、消费者的权益；2023年7月，中国出台全球范围内针对生成式人工智能的首个管理办法。再加上鼓励企业加强内部机制建设，薛澜认为，上述多层次、综合性措施可以保证人工智能“上路”是有“刹车”的。

兴发xf187在线娱乐2024中关村论坛年会26日进入第二天议程，为期5天的中关村论坛设置了论坛会议、技术交易、成果发布、前沿大赛、配套活动5大板块，将举办近120场活动，有100多个国家和地区、150余家外国政府部门和国际组织机构等受邀参会。

世界知识产权组织助理总干事马尔科·阿莱曼：中国在创新方面领先全球，在2023年全球创新指数排名中，中国位列12名，是前30名中唯一的中等收入经济体。在全球百强科技集群中，有24个在中国，成为集群数量最多的国家，深圳-香港-广州集群、北京集群、上海-苏州集群排名都非常靠前。

2004年诺贝尔化学奖得主、中国科学院外籍院士、美国国家科学院外籍院士阿龙·切哈诺沃：每个人的基因是不同的，同样的疾病每个人都有不同的个性反应，因此，没有放之天下皆准的药物。下一代药物将基于个人的遗传特性，根据个体基因进行筛选研发，未来医疗将根据具体基因序列上的突变开展治疗。“爆款”药品或将一去不复返。排除伦理的讨论，未来根据基因预测进行疾病的提前治疗也将成为可能。

清华大学苏世民书院院长、国家新一代人工智能治理专业委员会主任薛澜：所谓对人工智能“刹车”就是一套针对人工智能潜在风险的治理体系，它可以对滥用、恶用、误用人工智能等潜在风险进行合理规制。这套治理体系分多个层次。从国家层面看，2019年《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》发布，其中提出八条原则；2021年《新一代人工智能伦理规范》发布。在人工智能相关领域，多部法律法规密集出台。

北京向全球发布900亿招商项目：由北京市政府主办的2024年“投资北京”大会在2024年中关村论坛期间举办，北京向全球发布231个招商项目，招商总额902.21亿元，具体涉及123个园区合作、64个楼宇合作、32个土地融资、12个企业融资；覆盖11大产业领域、23个重大项目现场签约。此次大会发布招商合作项目涵盖新一代信息技术、医药健康、智能制造与装备、科技服务、集成电路、人工智能、绿色能源与节能环保等重点产业。

小米集团创始人、董事长兼CEO雷军：未来企业的创新要从互联网的模式创新、应用创新、场景创新，变成硬核科技创新，即以科技创新为主导，推动新质生产力发展。小米实现增长的原因在于“技术为本”。在小米成立十周年时，雷军和团队进行了长达6个月的复盘总结，更加坚信只有不断加大研发投资，不断“死磕”核心技术，才有机会长盛不衰。

中国移动研究院院长黄宇红：目前正在做一些关于6G关键技术的研究和一些原型样机的开发，明年开始开展一些6G标准的研究和制定工作。大约到2029年6G标准将会完成制定，2030年左右就可以实现6G的商用。

美国国家工程院院士、美国艺术与科学院院士陈世卿：未来的人工智能发展方向是小型智能超算。未来每个机构都需要智能算力，算力会趋向小型化、分布式，未来每个单位、每个街道、每个农村都将有智能算力，小型智能超算将应用在能源、健康、农业、教育、环保、交通、制造等各领域。把超大规模的算力分割成几万个小型智能算力是我们的努力方向。