对话梅宏院士:数字化转型不是想不想而是OB体育必须转
栏目:行业资讯 发布时间:2022-10-27
 数字化转型首先就是观念上的转变。不是你想不想转,而是必须转。当初英国那么多运河,最后铁路出来,整个运河体系也就退出历史舞台,这是历史必然。一句话直击数字化转型的核心本质。  CCF会士、理事长,CNCC2022指导委员会主席,中国科学院院士,北京大学教授梅宏于近日接受采访,就数字化经济的一系列问题进行了交流,还就近来国内的人形机器人热发表犀利观点。  问:算力是数字经济的核心生产力。如何真正地

  数字化转型首先就是观念上的转变。不是你想不想转,而是必须转。当初英国那么多运河,最后铁路出来,整个运河体系也就退出历史舞台,这是历史必然。一句话直击数字化转型的核心本质。

  CCF会士、理事长,CNCC2022指导委员会主席,中国科学院院士,北京大学教授梅宏于近日接受采访,就数字化经济的一系列问题进行了交流,还就近来国内的人形机器人热发表犀利观点。

  问:算力是数字经济的核心生产力。如何真正地实现“东数西算”中的算力互联网?要攻关哪些难题?算力互联网是否会顾及到千行百业的具体需求,如何顾及?

  梅宏院士:现在都在谈数字化转型,从中央政府到各个地方政府的十四五规划行业资讯,无一例外均会涉及数字化发展,这是国家的战略选择,是当前的发展主轴。上下统一发力,这也是我们国家的制度优势。

  数字化转型是历史必然。最近我一直在思考一个问题,这次转型会不会是像工业革命颠覆农业社会那么大的一次变迁?我觉得我们需要去预判、需要去研究。即使这次转型仍然是工业革命延展的一个新阶段,也是我国发展的一个历史机遇。计算机学会近年来一直在推行“行业化”战略,目的就是要推动计算和行业领域的融合,希望能够帮助各个行业做好数字化转型。

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  谈到算力网,我认为东数西算建设其实不仅仅是个技术问题。首先这是符合我们国家经济发展特点的一个政治需求,我们需要顾大局,要消除数字鸿沟,拉平中西部发展的差距。“东数西算”无疑会为此做出重要贡献。当然,也是个技术问题。技术问题往往是需求驱动的。本质上,这是一个分布式资源的共享调度问题,属于典型的分布式计算研究问题。算力网作为基础设施,尽可能顾及各个行业领域的需求是必需的,不过通常只能顾及共性。凝练需求共性,就是首当其冲的挑战。

  问:数据要素化制度体系构建需要做好顶层设计,更需要留足创新和探索的空间,在您看来,我国目前阶段,哪些地方做的好,哪些地方还有待探索?

  梅宏院士: 国家有相关政策文件正在制定中,目前还没有正式出台。以我的了解和理解,这个文件还是有很多创新的。我国政府高度重视,我们也有这个体制优势,完全有条件做好这件事。总的来说,我认为在做好顶层框架设计的同时,留足足够创新探索实践的空间,是最佳选择。既有规范,也不会成为约束限制。我也期待文件的正式发布OB体育。

  问:您最近提到数字经济是全新形态,其发展还存在诸多问题,主要有哪些问题?对于中小企业的数字化转型,您认为成败的关键是什么?大家容易犯哪些错?

  梅宏院士: 之前我们一直讲工业革命,现在是谈数字经济,到底它是工业革命延展的的新阶段,还是一种颠覆性的全新形态?当前存在不同的认识,但我个人是倾向于这一轮的数字化转型是一种颠覆性的变迁,其核心的就是一种新经济形态的诞生。

  对于中小企业来说,我认为可能最大的一个问题,就是观念的转变。数字化转型不是你想不想转,而是你必须转。当初英国那么多运河OB体育,最后铁路出来,整个运河体系就退出历史舞台了,所以这就是历史的必然。

  问:您是否有关注近来再次兴起的造机器人热,先后有小米、小鹏汽车、特斯拉等科技公司发布了机器人,换句话说,家用机器人发展了几十年,您认为它的价值是否已经充分显现?还有哪些问题待解?

  梅宏院士:我不是这个领域的专家,但也有所关注。马斯克的人形机器人,刚开始这个即将发布的消息出来,大家都很期待,但是,成果展示以后,似乎也没那么让人震惊。说明难度还是很大的。就AI发展现状,感知智能已经超过人类OB体育,进入实用。认知智能离我们还有很大的距离。我认为,体现在机器人身上的行为动作智能也还有很长的路要走,目前的人形机器人还远远不能达到我们的预期。

  问:您曾提出,我国数字化转型时代的帷幕已经拉开,一个重要驱动力就是计算机和计算机所联成的互联网。您认为数字经济时代,为实现我国数字化转型,互联网领域今后的发展方向是什么?青年人才应该怎样将个人能力建设、职业发展与社会需求有机结合,对此您有何建议?

  梅宏院士:计算机和计算机连成的互联网,改变世界已经是不争的事实。未来将是人机物融合泛在计算的时代,万物数字化、万物互联将是必然趋势,互联网延伸为物联网也是必然走向。

  我曾经在很多场合讲过,我们学计算机的人很多,但其中碰行业知识、碰领域知识的人很少,我们需要更多计算机领域的人才去了解行业领域知识,实践“计算+行业”的融合。我个人的一个判断,数字化转型不是一蹴而就的,这会是一个很长的可能长达数十年的过程,我们未来需要大量的“计算+行业”的复合型人才。我们也需要为此重构我们的计算类学科教育体系。我希望更多的年轻人能够加入这个历史进程。

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