[智能应用]人工智能深入应用 [复制链接]

      在西湖大学非编码核酸生物学实验室，研究员申恩志借助人工智能，开展非编码RNA（核糖核酸）的作用机制和生物学功能研究。

　　“人类基因组碱基对约有30亿个，高通量测序和空间转录组测序技术会产生大量的数据，对其进行分析，在方法和计算量上都十分复杂，现在依靠人工智能，我们可以更快地找到答案。”申恩志介绍。

　　浪潮信息为西湖大学打造的人工智能计算平台，可有效满足多个学科领域大规模数据处理和大规模科学计算的需求。“人工智能驱动的科学研究”不仅大幅提升科研效率和准确性，还革新了科研范式，让科学家们能够挑战更复杂的难题。

　　2024年，人工智能继续快速发展：文生视频大模型能够“模拟并重建”物理世界的复杂影像，多癌早筛技术可在上万病例中排查漏诊病例，高阶自动驾驶技术广泛落地，诺贝尔物理学奖和化学奖均被授予人工智能领域学者……随着基础大模型加速迭代、人工智能创新型应用向实际场景扩展、安全治理从原则走向实践，人工智能前所未有地影响生产生活，给各行各业带来改变。

　　当申恩志尝试用人工智能解码“生命”，思谋科技正将大模型引入工业制造领域——在质检环节，通过大模型来理解和学习少量实际缺陷图片，就能描述生成真实的缺陷图像，提升质检效果。

　　在国网山东电力调控中心，由阿里巴巴达摩院决策智能实验室开发、覆盖262座风电场和331座光伏电站的“八观”气象大模型正改变“看天吃饭”给绿电带来的“波动”。以大模型为底座，融合气象实况、雷达图像、卫星图像、开源地形等多源多模态数据，“八观”气象大模型对区域辐照度、风速、云量、2米温度等关键指标进行预测，精度明显提升。

　　应用不断发展的同时，我国人工智能产业基础也不断夯实：基于华为昇思人工智能框架原创论文发表量超1700篇；全球开发者基于阿里“通义”开源模型二次开发衍生模型突破8万个；金山办公自研算力平台实现训练推理一体化，支撑高效弹性资源利用与模型开发；360集团研发的人工智能搜索产品凭借多模态、多模型、强交互技术特色，提高了信息获取和内容创造能力……

　　展望2025年人工智能发展趋势，360集团创始人周鸿祎认为，大模型正向场景化、应用化、专业化、垂直化方向发展，模型的学习效果和泛化能力越来越好，将进一步促进应用生态繁荣。在浪潮信息董事长彭震看来，面向未来，要以应用为导向，积极推动硬件开放与软件开源，有效推动产业协同，打造算得快、算效高、绿色节能、简单易用的领先智算系统。

　　同时要看到，人工智能发展面临着加剧数字鸿沟、泄露个人隐私、带来安全风险等挑战。能源消耗、可用训练数据的“紧缺”等难题，也引起更多关注。

　　中国电子技术标准化研究院副院长范科峰表示，要通过更加广泛、更加紧密的协作与配合，推动人工智能治理走向深入，推动形成安全、可靠、可控、可用的人工智能健康生态。

人工智能深入应用
教育领域的变革
人工智能在教育领域的应用正带来深刻的变革。智能教学系统能够根据每个学生的特点制定个性化教学策略，提供全方位的学习服务，从而提高教学效率和质量。此外，智能网络组卷阅卷系统和智能决策支持系统的引入，进一步提升了教育的科学性和精准度。

智能教学系统
智能教学系统通过建立教师主体、学生主体、教学管理主体等，可以根据不同学生的特点来制定和实施相应的教学策略，为学生提供个性化的教学服务

智能网络组卷阅卷系统
智能网络组卷系统具有成本低、效率低、保密性好、试卷一致性高，即使在限制条件较多的情况下，仍可以按给定的组卷策略生成满足要求的试卷。

智能决策支持系统
智能决策支持系统通过逻辑推理帮助解决复杂的决策问题，在教育领域的应用显示出了极强的发展潜力和美好的前景。

社会生活领域的广泛应用
人工智能已深入到社会生活的各个领域，如火车站的人脸识别检票、小米手机的小爱同学等，极大地改善了人们的生活质量和工作效率。

人脸识别技术
人脸识别技术在火车站等场所的应用，不仅提高了检票效率，还增强了安全性。

智能助手
智能助手如Siri和Alexa，通过机器学习技术更好地理解用户的自然语言请求，提供便捷的服务和支持。

工业领域的自动化升级
人工智能机器人的应用领域不断扩张，尤其在工业领域，自动化技术的应用显著提高了生产效率和适应性。

生产过程自动化
人工智能机器人的引入使得生产过程几乎完全自动化，大大提高了生产效率。

高适应能力
人工智能机器人具备高度的生产设备高适应能力，能够灵活应对各种生产环境和需求。

结论
人工智能技术的广泛应用正在深刻改变着教育、社会生活以及工业等多个领域。随着技术的不断进步和完善，人工智能将在未来发挥更加重要的作用，为社会带来更多的便利和创新

　　申恩志博士在西湖大学非编码核酸生物学实验室的工作主要集中在非编码RNA（核糖核酸）的作用机制和生物学功能研究上。他的研究借助了人工智能技术，这在当今的科学研究中扮演了不可或缺的角色。申恩志博士于2019年全职加入西湖大学，并创立了该实验室。此前，他曾在麻省大学医学院RNA治疗研究所从事博士后研究，其导师是诺贝尔奖得主Craig C. Mello。在西湖大学，申恩志博士的研究已经走在全球前沿，尤其在非编码RNA领域。

　　非编码RNA占人类转录组的98%，它们之间的调控关系复杂且动态。传统实验手段难以揭示这些调控关系和规律，而人工智能的应用为这一领域带来了新的希望。申恩志博士的研究不仅涉及非编码RNA的基本生物学功能，还包括其在重大疾病发生中的作用。他的工作强调了人工智能在加速生命科学研究进程中的重要性。

　　此外，申恩志博士曾在Cell, Nature, Cell Research, Cell Reports等国际知名学术期刊上发表过多篇论文，这进一步证明了他在非编码RNA研究领域的贡献和影响力。