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作(zuò)为(wèi)2025中(zhōng)关村(cūn)论(lùn)坛(tán)年(nián)会(huì)的(de)重(zhòng)要(yào)组(zǔ)成(chéng)部(bù)分(fēn)，60场(chǎng)平行论坛中，作为新质生产力的人工智能技术如何重塑未来产业格局，无疑成为本届论坛最引人瞩目的亮点及热议话题之一。

3月29日下午，由北京市科学技术协会和中国联合网络通信集团有限公司主办，北京市科学技术协会创新服务中心、东盟工程组织联合会(AFEO)、北京科技国际交流中心、北京工程师学会和北京企业技术开发研究会共同承办的“未来互联网产业发展论坛”在中关村国际创新中心成功举行。

本次活动以“智能时代的技术融合与产业变革”为主题，来自国内外的数十位专家聚焦人工智能、6G、物联网、大模型等前沿技术，围绕下一代互联网如何重构全球(qiú)产(chǎn)业(yè)生态、推动数字化转型的话题作了精彩发言，相关领导及国内外学者约180人参加了本次活动，为新一代互联网共同绘织未来图谱，为全球经济转型贡献了新思路、新观点、新技术。

其中，在活动的主旨演讲环节，中国工程院院士、中国工程院原副院长邬贺铨以《以AI加持网络重构和模式变革》为题，深入剖析了人工智能对未来互联网架构产生的深远影响，他指出，当下互联网已经进入“数智化时代”，而从2025-2035年间，互联网将开启全新十年，来到支持新质生产力发展的“新质互联网”时代。

他提出，人工智能技术深切改变了全球竞争格局，也将重塑世界与我们的构成方式：“AI将推动互联网向智能化、自适应化跃迁，重构工业、医疗、教育等领域的核心逻辑。”

“AI+”的“新质互联网”长啥样？会给我们的生活带来什么改变?

连续两年的《政府工作报告》都部署了“人工智能+”，和传统互联网相比，“AI+”的“新质互联网”到底有何不同之处？邬贺铨院士指出，AI的快速发展不但正持续地重塑着未来互联网的终端形态、网络基础设施和产业应用模式，而AI与6G的结合，也将催生全新的通信范式。

邬贺铨院士表示，首先从数据流向来看，过去互联网应用需求主要在“下载”——即数据主要从云端向终端传输，而上传需求较少。而在“新质互联网”时代，终端可能(néng)不(bù)再(zài)仅(jǐn)仅(jǐn)是(shì)数(shù)据(jù)的(de)接(jiē)收(shōu)者(zhě)，更(gèng)是(shì)数(shù)据(jù)的(de)生(shēng)产(chǎn)者(zhě)。邬(wū)院(yuàn)士(shì)描(miáo)绘(huì)了(le)一(yī)个(gè)生(shēng)动(dòng)的(de)情(qíng)景(jǐng)：未(wèi)来(lái)AI应用生成的视频内容将涉及3D影像、虚实结合等内容，这意味着对网络上下行高带宽的需求将大幅增长。

邬贺铨院士介绍，目前，我国带宽虽已实现了“百兆普及率超95%、千兆覆盖超30%”，并在同步推动“万兆接入”，但这主要针对下行带宽的提升，上传带宽的能力仍有限。“过去我们家庭网络是‘一对多’的传输，对上传需求普遍不高，而未来则可能随着‘多对一’的上传需求而(ér)改变，对网络架构的调整首先会是一个重要课题”。

其次，邬贺铨院士也提到，在未来跨区域数据交互流动、多个算力中心协同计算等多个场景下，AI应用将对“低延时、高带宽、低成本、零丢包率”的网络提出更高要求。未来网络需具备更灵活的调度能力，比如短时间内分配大带宽资源，对普通数据和重要数据进行分级管理，甚至关键场景下要求提供数据传输相应的安全防护和差异化服务，这些意味着网络在设计上需要更多优化，包括对路由机制、数据缓存策略、流量管理等方面的调配和提升。

邬贺铨院士也带大家展望了”AI+”新质互联(lián)网(wǎng)的未来使用场(chǎng)景(jǐng)：除(chú)了(le)地(de)面(miàn)，更(gèng)扩(kuò)展(zhǎn)到(dào)车(chē)联(lián)网、低空经济、卫星通信等应用领域。他表示，“随着6G的到来，未来网络将拓展更多频率，更加绿色化和智能化，推动整个互联网生态的重(zhòng)塑(sù)。终(zhōng)端(duān)不(bù)再(zài)局限于地(de)面(miàn)和(hé)固(gù)定(dìng)，而(ér)会覆盖移动的汽车、空中的无人机、天上的卫星(xīng)在(zài)内(nèi)的多种形态，同时在不同环境下，用尽可能低的成本，带给用户最流畅的网络体验。”

最后，邬贺铨院士也特别强调，对6G的研究并不意味着5G的问题被忽略，相反，很多6G的相关研究成果可以“反哺”5G，用来优化现有网络架(jià)构(gòu)，使(shǐ)其(qí)更(gèng)好(hǎo)地适应AI时代的需求。

Deepseek未完全解决大模型落地难题

对优质数据的获取仍将是一大挑战

在人工智能时代，谁掌握了稀缺的优质数据，谁就可能拥有大模型应用的“天下”。

在谈到解决我国大模型应用落地难的痛点问题，邬贺铨院士提到了“今年年初让人眼前一亮”的Deepseek大模型。他认为，Deepseek的优势在于达到当前顶级大模型性能的同时，大幅降低了计算复杂度。“它降低了大模型的使用门槛，吸引了更多行业关注大模型发展，也拉近了企业与大模型之间的距离”，但“并未完全解决大模型落地的难题”，而对“具有高度准确性、一致性、完整性(xìng)、可(kě)靠(kào)性(xìng)、专(zhuān)有(yǒu)性(xìng)的(de)优(yōu)质(zhì)数(shù)据(jù)的(de)获(huò)取(qǔ)，未(wèi)来(lái)仍(réng)面(miàn)临(lín)诸(zhū)多(duō)挑(tiāo)战(zhàn)”。

邬(wū)贺(hè)铨(quán)院(yuàn)士(shì)表(biǎo)示(shì)，无(wú)论(lùn)是(shì)训(xun)练(liàn)大(dà)模(mó)型(xíng)，还(hái)是(shì)推动行业应用，都离不开高质量的数据。例如，在智能交通领域，获取城市级别的数据成本极高。尽管可以利用AI生成部分数据，但前提是必须先拥有一定量的原始数据。此外，数据标注也是一大难题。对于人脸识别、自然语言处理等领域，虽然标注需要人工参与，但整体门槛相对较低。然而，在工业领域，如石油勘探等专业数据，往往需要专业人士参与，造成数据获取的成本极高。同(tóng)时(shí)，安(ān)全性(xìng)问(wèn)题(tí)也(yě)不(bù)容(róng)忽(hū)视(shì)。数(shù)据(jù)安(ān)全既(jì)包(bāo)括(kuò)网(wǎng)络(luò)安(ān)全挑(tiāo)战(zhàn)，也(yě)涉(shè)及(jí)商(shāng)业(yè)诚(chéng)信(xìn)与(yǔ)共(gòng)享(xiǎng)问(wèn)题(tí)。

他(tā)呼(hū)吁(xū)，未(wèi)来(lái)需(xū)要(yào)开(kāi)发(fā)既(jì)能(néng)进(jìn)行(xíng)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)也(yě)能(néng)确(què)保(bǎo)数(shù)据(jù)安(ān)全流(liú)通(tōng)的(de)技(jì)术(shù)，“当(dāng)然(rán)，这(zhè)不(bù)仅(jǐn)涉(shè)及(jí)技(jì)术(shù)，其(qí)中(zhōng)也(yě)涉(shè)及(jí)管(guǎn)理(lǐ)层(céng)面(miàn)的(de)考(kǎo)量(liàng)”。

除(chú)了(le)面(miàn)临(lín)“优(yōu)质(zhì)数(shù)据(jù)获(huò)取(qǔ)难(nán)”的(de)挑(tiāo)战(zhàn)，邬(wū)贺(hè)铨(quán)院(yuàn)士(shì)还(hái)指(zhǐ)出(chū)，未(wèi)来(lái)行(xíng)业(yè)应(yīng)用(yòng)还(hái)需(xū)解(jiě)决(jué)大(dà)语(yǔ)言(yán)模(mó)型(xíng)之(zhī)外(wài)的(de)视(shì)频(pín)、图(tú)像(xiàng)等(děng)多(duō)模(mó)态(tài)大(dà)模(mó)型(xíng)问(wèn)题(tí)；更(gèng)复(fù)杂(zá)场(chǎng)景(jǐng)下(xià)大(dà)模(mó)型(xíng)更(gèng)自(zì)主更(gèng)智(zhì)能(néng)的(de)能(néng)力(lì)提(tí)升(shēng)问(wèn)题(tí)；“云(yún)服(fú)务(wu)”之(zhī)外(wài)，“向(xiàng)终(zhōng)端(duān)下(xià)沉”的本地运行的需求场景；AI的可信度等难题。

尽管大模型功能强大且覆盖广泛，但针对特定任务和场景时，有时却常常“大而不强”。由此，邬贺铨院士也提出要在特定行业应用和消费端，面向不同场景开发多个“小模型”和“小程序”，用来补足和丰富AI应用的“生态”，“这样才能真正实现未来大模型的广泛落地”。

来源：北京科技报