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北京大学教授、中国科学院院士鄂维南表示,百万卡规模的算力资源、多模态的数据资源、AI数据库能力,以及新模型框架、算法和工程能力,都是发展下一代AGI所需的基础。当前,大家普遍对高质量数据的重要性认识不足。“现在,很多企业和高校都将主要力量投放到对大模型的研究上。实际上,相比大模型,建立高效的数据处理系统才是更紧迫的任务。”
此外,将聚力产业创新。聚焦“未来技术产业化、重点领域未来化”,着力前瞻布局、要素集聚、人才驱动、场景牵引,开辟未来产业新赛道;聚焦优布局、上规模、提水平,着力关键核心技术攻关、原创技术策源、高质量并购、集群化发展,壮大战略性新兴产业;聚焦高端化、绿色化、智能化,着力标准升级、设备更新、AI赋能等加快传统产业转型升级。
作为工作经验丰富、技术能力突出的考古技术人才,牛秀平曾多次担任山西大学等高校考古专业的田野考古发掘现场指导老师。“每次学生来实习,考古领队们会系统地进行授课,这也成为我更好地结合实践经验学习提高的过程。”牛秀平谦虚地说。他还多次担任田野考古技术培训班的指导老师,对考古技术新人倾囊相授。
他表示,下一步需要着力发挥国家智能制造专家委和国际智能制造联盟的战略咨询作用,开展新时期智能制造中长期的发展战略研究。不断地扩大智能制造覆盖范围,着力建设一批数字化的车间、工厂、供应链和园区,加快探索未来制造的模式。推动智能制造关键技术攻关,突破一批智能制造解决方案。适度超前布局5G、算力、工业互联网等新型基础设施,不断地完善智能制造标准体系。