凤对话|科大讯飞杜兰：科技的不平凡 是为了每一个平凡的人

深耕专业领域、聚焦关键技术的“专精特新”中小企业，是中国经济韧性的重要支撑，是激发创新、稳定产业链供应链的重要力量。第八届全球深商大会聚焦深圳“20+8”产业集群，其中的半导体、人工智能、高端医疗器械、生物医药、生命健康、海洋、新材料、新一代信息技术等产业集群，以及合成生物、脑科学、深海等未来产业重点发展方向都与深商大会密切相关。星光熠熠，大咖云集。

7月4日晚，第八届全球深商大会暨光明科学城大会开幕式暨颁奖盛典在深圳滨海艺术中心歌剧院开幕。本活动由市发改委、市科创委、市商务局、市国资委、市工商联、市中小局指导，光明区政府、深商总会主办，共同探讨如何推动中国经济从高速增长阶段转向高质量发展，引领中国经济巨轮乘风破浪、行稳致远。

作为本次大会的专访嘉宾，科大讯飞股份有限公司高级副总裁杜兰博士走进凤凰网广东专访间，和我们畅谈“讯飞超脑2030计划”、科大讯飞关于产学研的“721模式”、人工智能未来十年的重大发展趋势等热点话题，杜兰认为：科技的不平凡，是为了每一个平凡的人。

稳步爬升 | 突破技术难题 未来十年机器人走进千家万户

凤凰网广东：首先，请您简单介绍一下科大讯飞的最新进展。

杜兰：疫情和战争让我们这个时代的发展有很大不确定性，什么样的公司可以穿越经济周期？我认为应该具备三个特点：解决社会刚需、用科技引领未来、以及推动行业生态繁荣发展。

未来十年，是一个虚拟世界和现实世界深度融合、人机协作深度耦合、机器人走进千家万户的世界，人工智能将深刻改变人类的生产和生活方式。我们刚刚对外发布了“讯飞超脑2030计划”， 目标是要让人工智能“懂知识、善学习、能进化”，让“软硬一体”的机器人走进每个家庭，具体分为三个发展阶段：

第一阶段（2022-2023）：可养成的宠物机器人陪伴孩子成长。

第二阶段（2023-2025）：外骨骼机器人辅助行动不便的老人独立行走。

第三阶段（2025-2030）：服务机器人走进每一个家庭。这需要突破机器人的复杂场景融合决策与柔性驱动、跨模态融合自主学习、常识推理及联想决策等技术。

未来的世界一定是一个虚拟世界和现实世界深度融合的世界，在发展“软硬一体”陪伴机器人的同时，我们也将同步开发数字虚拟人矩阵，数字虚拟人将具备对知识的深度理解、多模态情感理解等能力。我们将首先推出专业虚拟人家族。专业虚拟人具备教育、医疗、财务、客服等专业领域知识，可以持续进化，在虚拟世界和元宇宙中切实为人类提供服务。随着技术迭代升级，我们将不断拓宽虚拟人开发的边界和品类，未来陆续推出陪伴虚拟人、自主学习虚拟人等。我们相信，科技的不平凡，是为了帮助每一个平凡的人。

凤凰网广东：您认为产学研应该如何更好地协同，促进科技创新发展？能分享一下科大讯飞在这方面的探索吗？

杜兰：产学研用是我们一直坚持的路径，因为科大讯飞就是脱胎于中科大的语音实验室的，我们有非常丰富的产学研用的经验。在这个过程中，会观察到一些现象，现在很多毕业生去企业工作后发现，企业在前瞻的科技领域跑得比较快，回到学校就会跟老师说，好像在学校学的东西稍微“落后”了一些。实际上，这需要企业和高校发挥各自的价值。比如说，企业在一些新技术领域有很好的鉴赏力、理解能力、使用能力。而高校具有非常深厚的理论基础，所以大家需要相互取长补短，企业和高校形成很好的机制，给为此作出贡献的科学家、教师等创造激励机制，让知识的价值能够体现出来。同样地，也要充分发挥企业灵活的前瞻作用，让它能够起到引领方向的作用。企业和高校在合作的过程中，也要注意知识产权的共享，才有可能把更多技术转化为产业的发展成果。从科学发明、到技术发现、再到产业发展，中间离不开企业的人才、高校的人才，以及各种各样孵化的机制、创新的文化，这需要大家一起去协同和努力。

讯飞采用“721模式”来进行产学研方面的布局，70%投入到当前的主导产品，20%投入到战略新产品，10%投入到前瞻性、探索型、不追求一定要有回报的研发中去。有些人就是源于热爱去做研究，我们要鼓励这些人用自由的眼光去看更长远的未来，所以就设立了这10%的经费，给这部分人相应的成就感和保障。科学本身是一个试错的过程，要给这些自由探索的人以崇高地位。

我们对未来产业的分工上，未来1-3年的由业务线负责，未来3-5年的由讯飞研究院负责，未来5-10年的由联合实验室去做。这样就保证了我们不断地进行源头核心技术创新，同时还不断地把阶段性成果输送到市场上。

智能＋时代 |人机耦合 实现人与技术深度融合

凤凰网广东：您怎么看待未来十年人工智能的发展趋势？

杜兰：未来十年人工智能发展将呈现五大趋势：

第一，实现机器的无监督和半监督学习。大量数据到后台不用人做标记，而是让机器自己去学，既保护用户隐私，又让机器自我迭代，也就是说，既要用更少的数据实现更好的效果，也要让机器自主动态自学，可以适应每个人的要求。

第二，深度学习的“黑盒”变“白盒”。深度学习使用数百万个数据点作为输入，并将相关数据作为输出，通常无法使用纯语言解释它的内部逻辑，而这种不可解释性，限制了人工智能在现实世界中的应用。未来，需要让机器学习的结果越来越可以解释，从而更好地建立和人的联系。

第三，人工智能与多学科交叉研究加速，可以在更多领域引发颠覆式创新。比如说材料科学，原来材料科学是靠“拆”，即便是我们“十三五”一些重大项目的科学家，也是用经验、用材料做各种实验，就像爱迪生当年做电灯的钨丝一样，今天人工智能后台算法可以做大量的模拟训练，让材料科学的效率成万倍地提升。

第四，“人机耦合”的持续探索。当前的人工智能应用程序主要在电子设备上运行，但人们最终会看到电子和生物系统之间更加紧密的集成，让机器和人共同协作。比如说，当电子设备首次为独居老人服务，机器“听”不懂，由人来兜底，人服务一次之后，机器马上“学”会，下一次机器就能自动为老人服务了。

第五，语音技术与认知智能的结合。也就是通过脑科学和人机接口的方式，利用脑机接口进行类脑计算，进行人工智能的合作。

【采编】陈润铃

【审核】鲁媛媛