每經(jīng)記者 高 涵 宋欣悅    每經(jīng)編輯 蘭素英    

2024年，人工智能（AI）技術(shù)迎來史無前例的發(fā)展契機，生成式AI迎來爆發(fā)式增長，尤其是在文本生成、圖像生成、視頻生成等領(lǐng)域的應(yīng)用；制造業(yè)引入智能機器人和自動化生產(chǎn)線，帶來前所未有的高效運作；服務(wù)業(yè)中AI的應(yīng)用讓個性化服務(wù)得以實現(xiàn)，用戶體驗和滿意度也隨之大幅度提升。

展望2025年，AI將在哪些領(lǐng)域煥發(fā)新光彩？《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪了清華大學(xué)和復(fù)旦大學(xué)的5位AI專家，對2025年AI應(yīng)用的三大趨勢進行前瞻性解析。

趨勢一：AI打造個性化教育

清華大學(xué)計算機系副教授、博士生導(dǎo)師喻純在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時指出，AI與教育個性化的結(jié)合是（AI應(yīng)用）一個極具潛力的方向。

喻純認為，教育個性化的需求非常大，“教育本身非常個性化，每個人的興趣、思維習(xí)慣都很不同。需求上來講，一個孩子需要多位老師去滿足這種個性化需求，才能真正將他的所有潛能激發(fā)出來。馬斯克一直強調(diào)，知識不應(yīng)僅來源于看書，而應(yīng)在實踐中解決問題時獲取。這是比較理想的方式，不過，項目導(dǎo)向?qū)W習(xí)（PBL）非常個性化，除非組建教授團隊為每個孩子設(shè)計項目，但哪有這么多資源呢？在大學(xué)里，一個教授平均要面對幾十個學(xué)生，根本沒時間做這件事。”

在喻純看來，AI的出現(xiàn)為實現(xiàn)個性化教育提供了新的可能性。AI不僅能夠精準(zhǔn)傳遞知識，還能感知和理解學(xué)生的情緒變化，從而提供更具針對性的指導(dǎo)。

復(fù)旦大學(xué)計算機學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師鄭驍慶也認為，教育行業(yè)將最先受益于AI智能服務(wù)，尤其是開展個性化教育。“AI作為一個專屬教練的身份出現(xiàn)，利用互動優(yōu)勢，可以激發(fā)學(xué)生的興趣和學(xué)習(xí)熱情，也能及時提供幫助。”此外，他還認為，AI在教育領(lǐng)域的應(yīng)用還有助于彌補教育資源分配不均。

“AI能夠以更低的成本為每個人打造一個有助于成長的環(huán)境。如此一來，每個人或許都能在自己最感興趣、最擅長的領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱，成為各自領(lǐng)域的‘馬斯克’。”喻純總結(jié)道。

趨勢二：AI與工業(yè)場景結(jié)合

人工智能與新時代工業(yè)場景結(jié)合正推動生產(chǎn)力飛躍。

清華大學(xué)計算機系長聘副教授、博士生導(dǎo)師崔鵬在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時指出，在當(dāng)前大模型技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，從資源稟賦的角度講，制造業(yè)的場景是中國發(fā)展人工智能的主戰(zhàn)場。新質(zhì)生產(chǎn)力和第四次工業(yè)革命的核心都在于利用AI解決嚴肅行業(yè)的生產(chǎn)力問題。“AI技術(shù)，應(yīng)該更多地與工業(yè)場景結(jié)合，以提升生產(chǎn)力。”

崔鵬進一步闡述道，人類在處理小規(guī)模、低維度數(shù)據(jù)方面較為擅長，但面對大規(guī)模、高維度數(shù)據(jù)時，往往力不從心。而現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)所產(chǎn)生的海量高維度數(shù)據(jù)，確實超出了人類的理解與調(diào)度能力，這正是亟需AI介入的關(guān)鍵所在。

清華大學(xué)汽車工程系長聘教授、博士生導(dǎo)師李升波也認為，人工智能與制造業(yè)的深度融合已成為推動智能制造蓬勃發(fā)展的關(guān)鍵。他向每經(jīng)記者列舉了兩個具體應(yīng)用例子：一個是面向復(fù)雜場景的高智能化自主移動機器人；另一個是汽車裝配場景下能夠完成這些操作的通用機器人。

復(fù)旦大學(xué)計算機學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師鄭驍慶則強調(diào)了人機協(xié)作的重要性。他告訴每經(jīng)記者，未來的制造業(yè)將不再是單純的機械化，而是智能化與個性化的結(jié)合。AI將在輔助決策、生產(chǎn)調(diào)度、庫存管理等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。“大部分任務(wù)可能都由AI或者機器學(xué)習(xí)技術(shù)去解決。但同時，人類需要進行監(jiān)控和管理。”

趨勢三：“AI+醫(yī)療”逐步滲透

據(jù)有關(guān)媒體報道，在中國，醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)成為探索AI應(yīng)用的重要場所。目前，AI技術(shù)在一些醫(yī)院已初步展開應(yīng)用，覆蓋了分診導(dǎo)診、預(yù)先問診、病歷生成等場景。

根據(jù)醫(yī)療信息云平臺Athenahealth的一項調(diào)查，在美國，超過90%的醫(yī)生表示“定期”感到倦怠，其中，有83%的受訪醫(yī)生認為AI或能有所幫助，即通過AI簡化行政任務(wù)，提高診斷準(zhǔn)確性并識別患者數(shù)據(jù)等。

“相比自動化、智能設(shè)備等場景，AI在醫(yī)療場景的應(yīng)用更為復(fù)雜。”清華大學(xué)電子工程系長聘教授、博士生導(dǎo)師吳及在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時指出，醫(yī)療本質(zhì)上是人對人的服務(wù)，這一過程非常復(fù)雜，醫(yī)學(xué)診療不僅包含理論和科學(xué)，還涉及大量經(jīng)驗，很多時候依賴專家的直覺。因此，“AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用難度較大，但會逐步滲透到一些典型場景中。”

首先是分診和轉(zhuǎn)診場景。吳及表示，AI可以幫助優(yōu)化分診和轉(zhuǎn)診體系，確保患者得到最合適的醫(yī)療服務(wù)。“醫(yī)學(xué)專家不是萬能的，越頂尖的醫(yī)院分科越細，AI的引入可以綜合利用充分的信息，有效配置醫(yī)療資源。我們在新冠疫情期間嘗試過，比如重癥預(yù)警，預(yù)測哪些患者可能會發(fā)展為重癥，從而更有效地分配醫(yī)療資源。”

其次，AI能夠縮小不同地區(qū)間的醫(yī)療水平差距。吳及告訴每經(jīng)記者，好的醫(yī)療資源一定會存在很強的虹吸效應(yīng)，并往中心城市聚集，而AI可以促進“知識下沉”，將先進的治療技術(shù)和管理經(jīng)驗傳遞到基層醫(yī)療機構(gòu)，提高整體診療水平。

吳及最后提到，AI可以為醫(yī)務(wù)人員“減負”。“將重復(fù)性工作交給AI處理，機器可能未必比得上頂尖的醫(yī)生，但它可以在保證基本質(zhì)量的情況下，可以大幅提高效率，減輕醫(yī)生的負擔(dān)，從而提升整體醫(yī)療機構(gòu)的運行效率。”