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它们代表数字产业变革核心驱动力，是重塑未来产业格局的关键力量。
数据已成为驱动产业数字化转型的关键要素。我们探索数据如何深度融入生产流通等各环节，激发数据价值，重塑商业模式，打造数字经济新动能。
自动驾驶技术加速成熟并走向商业化落地。我们关注自动驾驶生态构建，分析其带来的出行方式革命，以及对汽车产业格局、交通体系的深远影响。
AI芯片性能直接决定人工智能应用的算力与能效。我们洞察AI芯片技术趋势，探讨其如何支撑人工智能规模化应用，助力各行业智能化升级。
大模型是当前AI领域最前沿突破。我们剖析大模型技术原理、应用价值与产业化路径,展望其在智能助理、内容生成等领域的广阔前景。
工业互联网通过IT、OT技术融合，全面赋能工业体系。我们聚焦工业互联网推动制造业数字化、网络化、智能化转型，重塑研发、生产、管理、服务流程，催生全新工业生态。
“对于未来，我们保持清醒的认知：技术进步不应是冰冷的数字游戏，AI大模型也并非解决一切问题的灵丹妙药。真正的数字化转型需要我们审慎思考技术应用的边界与可持续性，平衡效率提升与社会综合发展。这正是数字开物大会的初心——搭建一个跨界交流的平台，让创新的火花在这里绽放，让前瞻性的思想在这里碰撞，更让理性的声音在这里引导中国产业数字化前进的方向。”
来源：2024数字开物大会
“我们现在的大模型，我个人觉得是两类，一个是小模型，我们先不要搞大模型，一下子要蛇吞大象难度比较大，先构建一个小模型，这个小模型包括各个行业的小模型，包括各个企业的小模型，先把内部机构模型搞清楚。第二个要做垂直领域的大模型，横向要贯通，接入垂直行业，只有垂直才有深度，不垂直都搞通用的就是泛泛的。”
来源：2024数字开物大会发言
“我觉得我们最大短板应该是从结构上来讲，说到底应该是算法，算法肯定是起关键作用的，没有算法，就不可能创造价值，这是肯定的。算法永远是人脑对社会的最大贡献、推动力。关于算力的话，随着经济的发展，不管是集中式的分布式都发展很快，超算也发展的很快。分布式的算力像现在做的一系列的各种各样的智算中心，都是以算力为基础的，我觉得中国会赶上去是没问题的，算力是我们工业基础需要的东西，最后起主要作为还是算法是非常重要的。”
来源：2023年云天大会专访
“真正的智能制造一定离不开两样，一定有一个特别好的“眼睛”——视觉系统，第二个是用AI进行分析。对我们国家的智能制造来说，带眼睛的胳膊，带算法的胳膊起到了至关重要的作用，将来的生产过程中利用精准加工制造的加工臂，他们是机械臂，不管是单臂的还是协作臂的，双臂的，都一样，我们说的机器人不一定就是两条腿的“人”，四条腿的“狗狗”，做到这么精准，对我们终端来说是非常重要的。”
来源：2024数字开物大会发言
“数据要素入表问题,是现在当下企业关心的大问题，包括央企和大的机构，特别包括银行，都高度关注。入表的关键就在于数据资源必须是可控制的、可计量的而且是能产生价值的。总而言之就是把数据价值的资源，比较充分地体现出来，通过入表的方式，通过把它变为存货，变成无形资产，或者进行披露，使这部分的价值专门的进行计量，专门进行会计的处理。这样后续能够更好的为这些数据资源的资产化，变成进一步数据场景的利用，变成数据资本。”
来源：腾讯科技Hi Tech Day 大会 暨
2023数字开物大会发言
“基于视觉、语言、动作的大模型，通过少量的编程就可以像人类一般学习和利用驾驶行为和技巧、技能，是一种“快思维”的知觉技能和方法，是研发范式的重大创新。为了使自动驾驶接管率进一步降低，需要持续增强自动驾驶环境适应能力和自主性，使得L2++的NOA迈向更加通用和更加泛化的L3/L4自动驾驶，自动驾驶领域真正关心的是怎么做更加通用和更加泛化的L3、L4自动驾驶，真正完成人工智能的自动驾驶方案。”
来源：2024数字开物大会发言
“建筑项目要对项目工程进行实时预测、风险预报，一定要有对建筑项目动态变化体的实时数据采集，实时数据才能对AI模型的监控和即时决策起到支撑作用。在建筑行业AI大模型的架构上，这个行业是比较传统的一个行业，它决定了建筑行业AI大模型应用架构应该是一个混合架构，我们可以通过租用云的算力为主，建立自己的私有算力为辅，形成一个公有云训练，交给公有云去做训练，私有云推理，这样分工合作的一个架构模式。”
来源：2024数字开物大会发言
“人工智能已经成为各个行业的重要力量，人工智能当中的机器学习、视觉设计、人机交互这些大家都很熟悉，主要的应用场景从技术分类来说，包括机器算法，比如说用电负荷检测，设备故障预测、异常状态监测。深度学习技术在电力方面的应用，自然语言用于智能客服，智能图像识别用于电巡检，包括无人机技术还有专家技术、预测技术。”
来源：2024数字开物大会发言
“工业互联网平台缺少一个大脑，而这个的大脑就需要有大模型来担当大脑的角色。我们并不要求做得非常精确，不要光靠大模型就能够解决，通过分析以后能够找出方向、找出目标、找出决策点、找出举措，可以交给操作系统，再交给工业软件，他们可以做得很精确，我们要在大模型上花费极大的代价，最后解决场景的精确度问题。”
来源：腾讯科技Hi Tech Day 大会 暨
2023数字开物大会发言
“我们可以看到现在很多行业在落地的过程中都会两条腿走路，一方面会考虑一些开源的模型试一试、用一用、跑一跑，另外也会和主要商业化的厂商做沟通，去看一看他们商业模型或者用模型工程化平台做落地，所以有一个议题就是开闭源模型怎么结合，以及大模型、小模型怎么协同，这也是大家现在关注的重点。”
来源：2024数字开物大会发言
“人类有自己的智慧，有创造性的优势，而人形机器人是基于大模型，在一些经验的基础之上做出的一些反馈，一种反应，我们给它赋能之后可以跟人类更好地互动，在这样的环境下既不伤害人类，又能帮人类提供一些智能化的手段，可能比人类更不知倦怠，没有情绪，而人类面对重复性的工作，面对重复性、繁重的体力劳动人类没有优势，而机器设备有自己的优势。人形机器人比机器设备又更智能化，同时又没有人类的一些弱点，所以这三者结合，我觉得才是未来工业5.0的实际应用场景的想象。”
来源：2024数字开物大会发言
“我们做的岗位手册、操作手册、营销手册，就是各种各样的文本，可以做设计、可以编程、可以交互，这些都是大模型的应用特征。大模型本身需要的是什么？需要大量的数据。我认为大模型有一个很大的能力是分析能力，这是其它领域不具备的，能够理解数据，能够理解模型，能够理解流程，能够理解代码，能够理解软件，理解力很强，同时又有大数据作为支撑，可以去做预测、预警、决策和优化，可以干很多事情。”
来源：腾讯科技Hi Tech Day 大会 暨
2023数字开物大会发言
“现在的AI大模型真正在垂直行业应用的话难度还是非常大的，而真正解决工业上要通过建立激励模型和数据模型的内容，来真正帮助我们生产领域节能减排、双碳双控达标，这些领域的AI应用目前来说基本上是没有的。工业上的业务人员有时候两者之间有一个鸿沟，未来的AI要想在产业当中有真正的应用，一定要在产业当中有一个嫁接的桥梁，比如说我们这种科学技术研究院是一种桥梁，还有各个公司，数科公司，央企，公司应该架起桥梁，把AI大模型推动到工业领域去应用。”
来源：2024数字开物大会发言
“棉花行业，它是一个数字化程度非常高的行业，作为所有大宗农产品贸易业务全产业链数字化程度最高的一个品种。棉花全产业链的数字化进程已经武装到了牙齿，从种植到收获、交储、入库、物流、销售，最后到用户手中进行生产，全行业数字化，整个都能全覆盖。在数字化信息化建设中，很多传统手段，很多传统小模型、中模型反而在数字化建设过程中起到很重要的作用，未来大模型、小模型的结合、配合是很重要的方向。”
来源：2024数字开物大会发言
“未来不光是多模态，可能会把其它的形式输入进去，我们现在最终出来的就是大语言模型和多模态混到一起的。一旦具备从零开始训练大模型，并且能够训练多模态大模型，多个模型合到一起的话，能力会大幅度提升。我们觉得多模态接下来应用场景会完全打开，一旦把多模态做了，并且轻量化以后，场景就太多了。我还特别看好端和边缘侧，可能体量会远远超过现在的想象。”
来源：腾讯科技Hi Tech Day 大会 暨
2023数字开物大会发言
“在我看来，如何把非常多的数据集合起来充斥我们的模型，这是非常大的难点，还有一点，如何把我们区域中采集完的数据形成规划和策略，再映射到实际现实中，也是值得我们深思的一个话题，特别是在精巧作业级。一般作业级可以看到拿水、拿咖啡、倒咖啡的，这些都没有问题，如果到了大工匠级的打磨，大工匠级的开刃，大工匠级的制造，会发现我们还需要利用大模型的技术进行更深刻的研究。”
来源：2024数字开物大会发言
“我们通过中国算力网，它要解决的是什么问题？它解决的就是把国家一些自创的数据中心，超算的中心，还有东数西算的这样的枢纽的节点和集群，通过大带宽、低延时的网络把它互联互通起来，进行算力的一些调度。未来其实我们希望是通过打造一个三级网络，骨干节点之间通过TB级的这样的大带宽的光通信把它全光互联。同时的话我们也着眼于粤港澳大湾区的发展，让算力能够辐射到香港和澳门。”
来源：第二届粤港澳大湾区（广东）算力产业大会暨首届中国算力网大会专访
“我们最好能够建立一个平台，让大家都能来用，做千行百业都能用最经典的调度问题，节点的排序问题，这些问题还有很大优化空间，这个都是量子计算可以去做的，但至于到底怎么去给它赋能，我想我们也不是最专业的，只有那个行业的人他是最专业的，所以我现在非常坚定的，就是生态级的事情还是要各行各业、千行百业的人，大家一起去打磨，而不是说我们一家公司在做一个全链条的事。”
来源：“算力中关村”技术成果对接交流专场活动专访
“经过多年发展，我也总结很多经验和结论：第一，免费模式不是订阅模式，这个世界绝大多数人还是不愿意付费使用一个服务，这些是移动互联网和互联网都无数次证明，只有免费模式才能获取最多的用户。第二，移动互联网最大的内容是把手机摄像头和4G网络，原来只能在专业摄像机和PC上网放到端侧。一旦用户拥有端侧，使用4G网络和摄像头的能力，就能够颠覆内容创作的范式，直接拍短视频上传。所以一定是端侧推理普及以后，新的商业模式就会出来颠覆大家的认知，那个时候就是所有人需要真刀真枪去比。”
来源：腾讯科技Hi Tech Day 大会 暨
2023数字开物大会发言
“其实在工业场景真正有缺陷的数据是很难收集的，大家想一想，一个工厂生产的产品如果全部都是瑕疵品，肯定是没有钱赚的，所以一定会提升良率，导致的后果就是我们想要搜集真正有信息量的缺陷图片是很难的。通过四年的时间，我们收集了大概有300万张的数据量，覆盖了200个不同的行业。我们做专业数据的时候有很多特殊性，比如很多公式、很多图表，怎样能够把这些事情通过OCR，或者特殊的方式整理成为电子的，可以被模型理解的东西？肯定是一个需要特殊技巧的过程，所以也是花了非常多的精力。”
来源：腾讯科技Hi Tech Day 大会 暨
2023数字开物大会发言
“要是站在投资人的逻辑来讲，其实AI就是一个工具，也是过去应用的延伸。今天大家有一个初步的共识，就是相信Agent属于Native的形式，过去我们是使用设备，把设备当成一个工具，由人类思考、决策、操作、规划，一旦有Agent，设备就会变成智能物体，智能性在某些专业领域不亚于一般的人才，可能会把很多任务交给它，不用思考、不用规划、不用尝试使用各种工具，不用操作。”
来源：腾讯科技Hi Tech Day 大会 暨
2023数字开物大会发言
“其实现在的认知智能大模型，它是有多模态处理的能力的。我们讲认知智能大模型是有七种主要的能力，一种是文本生成的能力，一种是逻辑推理的能力，以及数学能力、代码能力、知识问答的能力、多模态的能力，所以现在来讲的话，大模型的出现，它的智慧涌现，它比较全面的一种智能化的能力，对于我们处理以前沉睡的，多模态数据是非常的有价值的，而且为我们创造了非常多的以前想象不到的场景。”
来源：2023年云天大会专访
