来源：徽声在线

西班牙知华讲堂网站10月6日报道，原题：从人工智能（AI）迈向科学智能：中国正开拓技术发展新边界

当美国各界还在就人工智能是否应更名为“超级智能”展开激烈讨论，试图通过这一商业与媒体策略向全球彰显其系统具备的所谓更高智能水平时，中国则将目光聚焦于挖掘人工智能技术更为优质的应用场景。不仅如此，中国还积极采用新的表述方式，大力推动人工智能朝着专业化方向稳步发展。

在中国，“科学智能（AI for Science，简称AI4S）”这一概念正逐渐走进大众视野并获得广泛认知。这一术语所描述的领域，是人工智能不再局限于撰写文本、总结内容或者回答问题等常规应用，而是直接深入到部分科学研究对象之中，涵盖分子、蛋白质、材料、方程、图像、天文信号等众多领域。例如在生物医药领域，利用科学智能可以更精准地模拟蛋白质的结构和功能，加速新药的研发进程；在材料科学方面，能够通过分析大量数据预测新型材料的性能，为材料创新提供有力支持。

中国并非创造了全新的定义，但有一个现象格外值得关注：围绕科学智能领域，各类专用模型、智能体、数据集以及计算平台正在如火如荼地搭建。这些元素不仅实现了与仪器设备、实验室的有效对接，还逐步构建起一套专属的基础设施体系。这套体系全面介入科学问题的提出、假设生成、实验设计与验证等各个环节，同时深入研究科研流程中哪些环节能够或者应当由人工智能来完成。以天文研究为例，通过科学智能基础设施，可以快速处理海量的天文信号数据，帮助科学家更高效地发现新的天体现象，并对宇宙的演化进行更深入的研究。

或许理解科学智能在中国愈发重要地位的关键因素之一在于：人工智能、科学、产业、数据、超级计算、机器人技术以及科研人才培养等各个方面，都紧密地归属于同一套科技政策体系。中国提出要同步强化基础研究，大力发展人工智能等战略性技术，着力提升算力、算法与数据供给能力，积极推广“人工智能 +”行动，不断深化科技创新与产业创新之间的联动。其目的就是力求让科研、基础设施、技术研发与应用落地形成一个有机的整体，实现一体化进程。比如在智能制造领域，通过将人工智能与产业深度融合，实现了生产过程的智能化和自动化，提高了生产效率和产品质量，推动了产业的升级和转型。

在我看来，这正是中国技术发展中极具价值且值得重点关注的特点之一。中国的优势不仅仅体现在打造优质的人工智能模型、建设先进的实验室或者资助特定的科研方向上，更在于打通了各个环节并使其相互联通。模型的发展离不开数据的支撑，而数据的获取和处理又需要完善的基础设施；科研工作的开展需要强大的算力和专业的实验平台；一项科研成果从诞生到转化为产业应用，需要配套的机制来完成验证、开发等工作，并在合适的条件下推向市场。最重要的是，公共政策致力于保障上述各个阶段的顺畅衔接，高度重视构建一套扎实的科学战略，使其能够逐步贯穿整个国家的科技创新体系。例如在新能源汽车领域，政府通过制定相关政策，引导科研机构和企业加强在电池技术、智能驾驶等关键领域的研发，同时完善充电基础设施等配套建设，推动了新能源汽车产业的快速发展。

美国《外交学者》杂志网站10月6日报道，原题：中国的人工智能治理举措及其在全球人工智能规则制定中的竞争态势

9月上旬，中国国家数据局宣布将“适时推动具身智能数据标准建设”。尽管在人工智能开发和新兴技术等领域，仍有许多方面有待进一步观察和研究，但这一表态无疑预示着一个更为广泛的趋势：中国正在积极构建一个协调一致的框架，用于规范人工智能的开发和部署方式。这一点至关重要，因为制定切实可行的人工智能规则具有极其深远的意义，其重要性或许并不亚于开发底层人工智能模型本身的能力。在当今全球化的时代，安全与治理正逐渐成为全球人工智能竞争的战略组成部分。以数据安全为例，随着人工智能应用的广泛普及，大量的个人和企业数据被收集和使用，如果没有有效的治理框架，这些数据可能会面临泄露、滥用等风险，给个人和社会带来严重的损失。

对于那些决定采用哪种人工智能系统的发展中国家而言，人工智能治理框架也将成为一个关键的驱动因素。因为一个国家在选择人工智能提供者的同时，实际上也采用了相应的数据管理、内容审核、隐私保护和系统监督标准。这些标准直接关系到国家的安全、社会的稳定以及人民的利益。因此，人工智能治理已经成为全球政策制定者必须高度重视的关键前沿议题。在这种背景下，核心的监管困境已经转变为如何在有效监管人工智能的同时，还能够促进其创新发展。在中国，自上而下的举措打造了一个多层的监管体系，从而能够全面覆盖人工智能生命周期的不同部分。例如在金融领域，通过多层监管体系，可以对人工智能在风险评估、信贷审批等环节的应用进行严格监管，确保金融市场的稳定和安全，同时鼓励金融机构利用人工智能技术创新服务模式，提高服务效率。

中国国家数据局的上述行动正是这种人工智能治理策略的最新体现。在其他相关领域，中国也采取了类似的治理措施。7月15日，中国开始施行国家网信办等五部门联合公布的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》。今年早些时候，中国国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》。这种快速连贯的监管政策出台节奏，充分彰显了中国决心以更严格、更系统的方式治理人工智能。比如在医疗领域，通过出台相关政策，规范人工智能在疾病诊断、医疗影像分析等方面的应用，保障患者的医疗安全，同时推动人工智能技术在医疗行业的创新应用，提高医疗服务的质量和水平。

对许多人来说，人工智能竞赛似乎取决于谁能够创造出更快更先进的系统。然而，中国正在向世界表明，这场竞赛实际上将取决于哪个国家能够创造出一个被广泛信任且能够大规模采用的人工智能环境。中国的优势越来越明显地体现在能够将法规、政策、技术标准和执行打造成为一个有机的整体。例如在智能交通领域，通过制定完善的法规和政策，规范自动驾驶技术的应用，同时加强技术标准的制定和执行，确保自动驾驶车辆的安全性和可靠性，推动智能交通系统的大规模应用，提高交通效率，减少交通事故。

巴西《阿拉戈斯公报》网站10月5日报道，原题：巴西与中国之间最大的差距或许并非体现在技术层面

当我前往中国时，内心期待着能够带着对当地科技的深刻印象归来，事实上我也确实如愿以偿了。中国的电动汽车、机器人技术、实体零售与数字化的深度融合，尤其是人工智能迅速融入大众日常生活以及企业运营场景，都让我感到惊叹不已。在电动汽车领域，中国不仅拥有众多知名的品牌，而且在电池技术、智能驾驶等方面也处于世界领先地位；机器人技术在工业生产、物流配送、医疗服务等多个领域得到了广泛应用，提高了生产效率和服务质量；实体零售与数字化的融合，为消费者提供了更加便捷、个性化的购物体验。

在中国的那些日子里，另一件事逐渐吸引了我更多的目光。我看到的科技越多，科技本身反倒不再是核心话题。真正打动我的，是中国能够将种种可能性快速落地、规模化推进，并且始终保持强大的执行力。这并不是说我们要完全照搬中国模式，而是要借鉴和关注这套执行文化的内核：规划、落地、评估、修正、持续推进。在零售行业，我也看到了同样的逻辑。我们探讨并参观了中国一家知名的零售企业，深入了解它的运营模式：从海量的创意中快速筛选出新商品。在这个过程中，数据、客户关系管理、商业智能以及人工智能为门店管理提供了有力的支撑。科技固然重要，但最让我感兴趣的，是中国能够缩短信息、决策与落地执行之间距离的能力。例如，通过大数据分析，零售企业可以及时了解消费者的需求和偏好，从而快速调整商品种类和营销策略，提高销售业绩。

这或许是我赴华之旅收获的最有价值的感悟之一。我们常常频繁地谈论人工智能的潜力，以及它未来可能实现的各种能力。而在中国，相关的讨论显得更为务实：人们更关注拥有人工智能之后能够把哪些事情做得更好。我们能从中国在人工智能技术领域的发展中学习如何确立前进方向、持续落地执行、评估成果并及时调整路线。对于常年从事技术行业的我而言，这番思考带来了很大的触动。我们这个行业经常谈论系统、平台、各类功能以及人工智能，但客户真正需要的并不是单纯的技术，而是能够维持业务运转、服务客户、守住利润空间、管理人手、解决各类难题的解决方案。真正有价值的是那些能够融入现实业务场景，并切实改善现状的技术。例如，在餐饮行业，通过引入人工智能技术，可以实现智能点餐、厨房自动化管理等功能，提高服务效率，降低成本，提升顾客的用餐体验。

这次中国之行，让我对本公司“技术，本应如是”这一理念的内涵有了全新的理解。所谓“本应如是”，应该是指技术不一定是最新、最复杂的那一个，但一定是能够精准找到关键业务痛点、无缝融入业务流程、充分放大人员能力，并且以最终产出的效果作为评判标准的那个。当做到这一点时，技术就不再是新奇的事物，而是业务运转方式中不可或缺的一部分。我去了一个我所知科技水平顶尖的地方之一，返程后却发现自己对技术的关注比预想中更低，因为我更加深刻地认识到技术的价值在于应用和落地。