如何实现AI赋能与安全？听听业界大咖们怎么说→

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　　当前，人工智能已步入全新发展阶段，正加速从技术探索广泛渗透进入日常生产生活。在2025中国移动全球合作伙伴大会圆桌讨论环节，6位行业专家围绕“AI  for  LPG”（AI赋能生活、生产、社会治理）的主题，进行思维碰撞和观点交流，探讨AI重塑生产生活方式和AI安全可持续发展。一起来看。

　　AI深刻改变当前的生活、生产、治理方式

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　　王保平：当前，AI正在重塑我们的生活方式，首先我想请冯俊兰博士谈一谈AI如何改变您的日常生活。

　　冯俊兰：AI已经深入日常生活的方方面面：视频创作、个人健康、会议记录、工作研讨、活动规划等。

　　关于AI参与未来生活的形式，目前业界有四种声音。一是浪漫派，认为AI技术只是新一轮浪潮，热潮会很快过去。二是实用派，将各类新功能的AI工具用起来。三是认为AI是大象，我们只探索AI的部分维度。四是担心AI安全可控问题，如果未来AI成为超级智能或通用智能后，强通用智能是否会颠覆人类？

　　基于当前发展形态，中国移动构建了“灵犀”个人助理，我们相信个性化的通用智能是未来人工智能演进的重要路径。硅基生命应该伴随着独特的个人生命，成为个性化的合作伙伴。

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　　王保平：最近，关于机器人运动会的新闻频频登上热搜，请王兴兴总谈谈机器人和具身智能将会如何影响和改变我们的生活？

　　王兴兴：作为具身智能领域的代表，高性能机器人在日常生活、工业场景中的应用空间很大，比如家庭生活、服务娱乐、工业制造、物流配送等。但还需要探索实践的过程。

　　目前消费娱乐场景的落地更快，家庭场景的挑战和任务复杂度更大，比如端茶倒水、洗衣做饭、日常保洁，甚至食品用品采买。无论是在技术层面还是在伦理道德层面、安全层面，都对机器人的综合能力提出了非常高的要求。

　　在工业场景中，宇树与蔚来、吉利等厂商合作推动人形机器人走进工厂一线实践，这样的探索挑战很大，但也具有时代意义。其中最大挑战源于传统自动化设备和工业机械臂。面对明确的效率和成本问题，人形机器人需要迈过能力“临界点”，效率比人力更高、成本比传统机械臂更低。在这之后，人形机器人才可能迎来大规模铺量。我对人形机器人的技术进步速度非常乐观。

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　　王保平：在深刻改变日常生活的同时，人工智能也在深刻重塑高等教育和前沿科研的模式。请问汪玉教授怎么看？

　　汪玉：清华大学正在开展体系化、大规模尝试AI+教育的实践。

　　我们最近开展了一项教学实验，真人教师、录播课程和AI制作的可互动课程依次授课，学生根据听课实际感受依次打分。最终，AI制作的可互动课程教学评分效果最好。

　　为什么会有这样的结果？学生反馈真人教师授课、听录屏课程的过程中基本没有互动，最终依靠自学。可互动的AI课程与学生是“平等的”，学生随时打断追问，能够围绕知识进一步交互和拓展。目前，清华大学学生全功能智能体学伴“清小搭”已覆盖300余门课程。

　　此外，在科研领域，未来AI走向物理世界智能，将在机器人智能和智能辅助新器件、新材料研发这两个方面产生重大影响，这也将引发各学科科研范式的深刻变革。

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　　王保平：有了AI的加持，航空出行也在悄然发生改变。请问李劲松总，当前民航业在数字化运营和管理方面有哪些变革？

　　李劲松：航空出行是AI应用落地的核心场景。中国航信一直是中国民航业信息化建设和数字化转型的基础底座，正与中国移动以“碳硅共生”理念推动AI渗透，融合双方在基础模型、行业经验与痛点理解的优势，助力行业升级。

　　回顾过往，中国航信在数字化与智能化方向上的实践可以总结为“三无”方向：无纸化、无感化与无线化。2007年，中国航信便推动中国民航实现机票100％电子化，实现机票“无纸化”。AI人脸识别技术已广泛应用于各大机场，实现“无感”身份验证、过检、值机、登机。以“航旅纵横”为代表的无线化集成服务，为旅客出行打造便捷高效的智能化工具。

　　AI在民航业应用所带来的影响将改变人与机器、数据和信息系统之间的交流关系、交互关系、替代关系。

　　交流关系体现在中国航信与中国移动正在合作的民航智能客服产品，让客服从人与人的交流变成人与机器的交流。

　　交互关系要解决信息系统烟囱林立、数据孤岛普遍存在的核心难题。如果系统不能联动、数据不能连通，单一人工智能应用场景，实际上无法解决与生产作业系统联动的问题。

　　替代关系，就是用AI承担重体力或者重复性工作，比如旅客行李智能机器人已在青岛胶东国际机场落地应用，未来类似的场景也会被逐渐替代。

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　　王保平：请沈亦晨总谈谈AI如何改变芯片设计工作和企业管理方式。

　　沈亦晨：一片光电芯片上集成了上百亿个晶体管，以及上万个光学器件，器件如何集成、晶体管如何排布，是非常复杂的优化问题。

　　大模型通过学习大量的芯片设计案例，过去传统人工需要花费数月时间的芯片设计任务，现在通过AI工具辅助可能在几天内就能完成。

　　此外，如何实现万卡级规模协同，是另一项复杂优化任务。

　　AI可以赋能整个算力集群的优化。我们自有的千卡服务器集群中应用了自研光电融合芯片，通过系统优化，算力使用率已提高2～3倍，赋能芯片设计工作，实现“服务为AI，AI为服务”的良性反哺和正向飞轮，进一步加速整个AI和底层算力的发展。

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　　确保AI稳健和可持续发展

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　　王保平：我想起最近阅读的《2049：未来10000天的可能》。书中提到，未来每个人都将拥有能力不断演进升级的私人AI助理。最终，AI之间的交互和协作将取代人类间的交互协作。

　　在AI快速发展的同时，对AI安全的疑虑也随之产生。如何确保AI安全可信，请问沈亦晨总有何看法？

　　沈亦晨：我认为安全稳定的AI首先需要一个安全稳定的算力基础，包含底层芯片与硬件系统两个层面。

　　一是芯片层面。AI算法运行需要在芯片层面设置充足冗余，在芯片测试阶段验证鲁棒性。此外，光器件受外界干扰更小，相较于电子器件可进一步提高稳定性和能效比。

　　二是系统层面，主要涉及服务器与集群领域。当大量芯片组成类似“巨型大脑”的运算集群时，通过软硬件协同优化等新技术手段，提升集群中多芯片运行的稳定性，确保单一芯片故障不会影响整个集群的稳定运行。

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　　王保平：请问李劲松总，中国航信作为应用方，如何看待和解决AI安全问题？

　　李劲松：AI安全与AI发展相伴相生。在应用中，AI安全主要考量三个维度。

　　一是可接受的安全。理论上，AI不存在绝对安全，即便存在，其在实际应用中也未必具备经济性。因此，前提是AI安全要与应用策略、市场策略紧密结合。

　　二是可信任的安全。当前大模型存在固有不可解释性，实现可信安全需要从技术与工具层面切入。

　　三是可持续改进的安全。看待AI发展与安全的关系需秉持辩证思维，最终的安全保障和应对能力依赖于技术进阶，两者要形成良性循环。

　　中国航信、中国移动积累了大行业、大系统运行的丰富经验，具备应对AI安全挑战的坚实基础。“碳硅共生”议题本质上厘清了人类智能与人工智能的关系：应用人工智能的核心目标是提升人类智能水平，进而增强人类应对安全风险的能力，而非将二者割裂对立。

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　　王保平：请问王兴兴总，如何解决人机协同、碳硅共生中的安全问题？

　　王兴兴：人形机器人体型较大，安全问题尤为关键。为保障安全，我们在机器人及遥控器中设置了急停按钮，可通过语音指令等操作触发。尽管急停机制触发可能导致机器人倾倒，急停功能仍不可或缺。

　　在物理安全层面，我们通过硬件与软件协同优化构建保护机制；同时，我们持续加强系统安全投入，与国内外白帽黑客合作，尝试破解我们的机器人系统，帮助发现产品底层漏洞。

　　机器人行业当前面对的安全挑战与早年电脑、手机普及初期类似：新产品大规模应用阶段，难免出现病毒攻击、系统漏洞等问题。我们会第一时间针对发现的漏洞进行补救，更期望全社会能提供更多监督与支持，帮助机器人行业共同应对挑战。此外，建议推动相关法律法规完善，探索引入机器人保险机制，参考较为成熟的车险，助力机器人行业构建更健全的安全保障体系。

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　　王保平：请问汪玉教授如何看待AI安全问题？

　　汪玉：我们长期从事芯片与系统研究，我认为AI安全需从系统层面统筹构建。当前我国面临底层芯片供应链安全挑战，这一问题亟待重点关注。

　　从个人用户视角出发，数据隐私保护和个人需求感知之间的矛盾尤为突出。我们正在与中国移动等伙伴合作探索“本地智能”模式，研究将个人数据及对应模型部署于手机终端的可行性。通过模型压缩技术，将大模型精简为适配手机终端的小模型。

　　针对企业数据不存储于外部服务器中心的明确要求，我们通过技术手段构建数据隔离屏障，确保内部服务器与外部机器在协同工作过程中，核心数据不向外部传输，从应用层面有效降低数据与隐私泄露风险。

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　　王保平：冯博士从事“九天”大模型研发，请您向我们分享一下如何确保大模型的安全性和可信度。

　　冯俊兰：“安全、可信、可控”始终是“九天”大模型的核心特色，中国移动长期致力于探索如何从更原生、更本质的层面实现安全、可信、可控。在模型研发过程中，重点围绕“内生自证”“内生风险评估”“内生可控”三个维度展开技术攻关，力求从根源上解决模型可信性问题。

　　目前，“九天”基础模型与“九天”平台已在多行业实现落地应用，服务客户涵盖数十家世界500强企业、各类中小企业及个人用户。

　　“九天”平台不仅承载模型本身，更承担着连接产业数据、个人数据及各类外部环境的重要职能。数据隐私保护与安全保障是服务的关键门槛。因此，我们从“本质技术优化”与“外围环境防护”两个维度同步发力，持续加固安全可信的基础。近期，“九天”平台已成功获得业界AI平台安全可信评级的最高级别。未来，中国移动期待与合作伙伴深化协作，共同推动AI安全可信领域的发展。

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　　制图：马静静

　　编辑：何宁

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