中国工程院院士邬贺铨：未来十年，我们将处于“新质互联网时代”

作为2025中关村论坛年会的重要组成部分，60场平行论坛中，作为新质生产力的人工智能技术如何重塑未来产业格局，无疑成为本届论坛最引人瞩目的亮点及热议话题之一。

3月29日下午，由北京市科学技术协会和中国联合网络通信集团有限公司主办(bàn)，北(běi)京(jīng)市(shì)科(kē)学(xué)技(jì)术(shù)协(xié)会(huì)创(chuàng)新(xīn)服(fú)务(wu)中(zhōng)心(xīn)、东(dōng)盟(méng)工(gōng)程(chéng)组(zǔ)织(zhī)联(lián)合(hé)会(huì)(AFEO)、北(běi)京(jīng)科(kē)技(jì)国(guó)际(jì)交(jiāo)流(liú)中(zhōng)心(xīn)、北(běi)京(jīng)工(gōng)程(chéng)师(shī)学(xué)会(huì)和北京企业技术开发研究会共同承办的“未来互联网产业发展论坛”在中关村国际创新中心成功举行。

本次活动以“智能时代的技术融合与产业变革”为主题，来自国内外的数十位专家聚焦人工智能、6G、物联网、大模型等前沿技术，围绕下一代互联网如何重构全球产业生态、推动数字化转型的话题作了精彩发言，相关领导及国内外学者约180人参加了本次活动，为新一代互联网共同绘织未来图谱，为全球经济转型贡献了新思路、新观点、新技术。

其中，在活动的主旨演讲环节，中国工程院院士、中国工程院原副院长邬贺铨以《以AI加持网络重构和模式变革》为题，深入剖析了人工智能对未来互联网架构产生的深远影响，他指出，当下互联网已经进入“数智化时代”，而从2025-2035年间，互联网将开启全新十年，来到支持新质生产(chǎn)力(lì)发展的“新质互联网”时代。

他提出，人工智能技术深切改变了全球竞争格局，也将重塑世界与我们的构成方式：“AI将推动互联网向智能化、自适应化跃迁，重构工业、医疗、教育等领域的核心逻辑。”

“AI+”的“新质互联网”长啥样？会给我们的生活带来什么改变?

连续两年的《政府工作报告》都部署了“人工智能+”，和传统互联网相比，“AI+”的“新质互联网”到底有何不同之处？邬贺铨院士指出，AI的快速发展不但正持续地重塑着未来互联网的终端形态、网络基础设施和产业应用模式，而AI与6G的结合，也将催生全新的通信范式。

邬贺铨院士表示，首先从数据流向来看，过去互联网应用需求主要在“下载”——即数据主要从云端向终端传输，而上传需求较少。而在“新质互联网”时代，终端可能不再(zài)仅仅是数据的接收者，更是数据的生产者。邬院士描绘了一个生动的情景：未来AI应用生成的视频内容将涉及3D影像、虚实结合等内容，这意味着对网络上下行高带宽的需求将大幅增长。

邬贺铨院士介绍，目前，我国带宽虽已实现了“百兆普及率超95%、千兆覆盖超30%”，并在同步推动“万兆接入”，但这主要针对下行带宽的提升，上传带宽的能力仍有限。“过去我们家庭网络是‘一对多’的传输，对上传需求普遍不高，而未来则可能随着‘多对一’的(de)上(shàng)传(chuán)需(xū)求(qiú)而(ér)改(gǎi)变(biàn)，对(duì)网(wǎng)络(luò)架(jià)构(gòu)的(de)调(diào)整(zhěng)首(shǒu)先(xiān)会(huì)是(shì)一(yī)个(gè)重(zhòng)要(yào)课(kè)题(tí)”。

其(qí)次，邬贺铨院士也提到，在未来跨区域数据交互流动、多个算力中心协同计算等多个场景下，AI应用将对“低延时、高带宽、低成本、零丢包率”的网络提出更高要求。未来网络需具备更灵活的调度能力，比如短时间内分配大带宽资源，对普通数据和重要数据进行分级管理，甚至关键场景下要求提供数据传输相应的安全防护和差异化服务，这些意味着网络在设计上需要更多优化，包括对路由机制、数据缓存策略、流量管理等方面的调配和提升。

邬贺铨院士也带大家展望了”AI+”新质互联网的未来使用场景：除了地面，更扩展到车联网、低空经济、卫星通信等应用领域。他表示，“随着6G的到来，未来网络将拓展更多频率，更加绿色化和智能化，推动整个互联网生态的重塑。终端不再局限于地面和固定，而会覆盖(gài)移动的汽车、空中的无人机、天上的卫星在内的多种形态，同时在不同环境下，用尽可能低的成本，带给用户最流畅的网络体验。”

最后，邬贺铨院士也特别强调，对6G的研究并不意味着5G的问题被忽略，相反，很多6G的相(xiāng)关研(yán)究(jiū)成(chéng)果(guǒ)可(kě)以(yǐ)“反(fǎn)哺”5G，用来优化现有网络架构，使其更好地适应AI时代的(de)需(xū)求(qiú)。

Deepseek未(wèi)完(wán)全解(jiě)决(jué)大(dà)模(mó)型(xíng)落(luò)地(de)难(nán)题(tí)

对(duì)优(yōu)质(zhì)数(shù)据(jù)的(de)获(huò)取(qǔ)仍(réng)将(jiāng)是(shì)一(yī)大(dà)挑(tiāo)战(zhàn)

在(zài)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)时(shí)代(dài)，谁(shuí)掌(zhǎng)握(wò)了(le)稀(xī)缺(quē)的(de)优(yōu)质(zhì)数(shù)据(jù)，谁(shuí)就(jiù)可(kě)能(néng)拥(yōng)有(yǒu)大(dà)模(mó)型(xíng)应(yīng)用(yòng)的(de)“天(tiān)下(xià)”。

在(zài)谈(tán)到(dào)解(jiě)决我国大模型应用落地难的痛点问题，邬贺铨院士提到了“今年年初让人眼前一亮”的Deepseek大模型。他认为，Deepseek的优势在于达到当前(qián)顶(dǐng)级(jí)大(dà)模(mó)型(xíng)性(xìng)能(néng)的(de)同(tóng)时(shí)，大(dà)幅(fú)降(jiàng)低(dī)了(le)计(jì)算(suàn)复(fù)杂(zá)度(dù)。“它(tā)降(jiàng)低(dī)了(le)大(dà)模(mó)型(xíng)的(de)使(shǐ)用(yòng)门(mén)槛(kǎn)，吸(xī)引(yǐn)了(le)更(gèng)多(duō)行(xíng)业(yè)关注(zhù)大(dà)模(mó)型(xíng)发(fā)展(zhǎn)，也(yě)拉(lā)近(jìn)了(le)企(qǐ)业(yè)与(yǔ)大(dà)模(mó)型(xíng)之(zhī)间(jiān)的(de)距(jù)离(lí)”，但(dàn)“并(bìng)未(wèi)完(wán)全解(jiě)决(jué)大(dà)模(mó)型(xíng)落(luò)地(de)的(de)难(nán)题(tí)”，而(ér)对(duì)“具(jù)有(yǒu)高(gāo)度(dù)准(zhǔn)确(què)性(xìng)、一(yī)致(zhì)性(xìng)、完(wán)整(zhěng)性(xìng)、可(kě)靠(kào)性(xìng)、专(zhuān)有(yǒu)性(xìng)的(de)优(yōu)质数据的获取，未来仍面临诸多挑战(zhàn)”。

邬(wū)贺(hè)铨(quán)院(yuàn)士(shì)表(biǎo)示(shì)，无(wú)论(lùn)是(shì)训(xun)练(liàn)大(dà)模(mó)型(xíng)，还(hái)是(shì)推(tuī)动(dòng)行(xíng)业(yè)应(yīng)用(yòng)，都(dōu)离(lí)不(bù)开(kāi)高(gāo)质(zhì)量(liàng)的(de)数(shù)据(jù)。例(lì)如(rú)，在(zài)智(zhì)能(néng)交(jiāo)通(tōng)领(lǐng)域，获(huò)取(qǔ)城(chéng)市(shì)级(jí)别(bié)的(de)数(shù)据(jù)成(chéng)本(běn)极(jí)高(gāo)。尽(jǐn)管(guǎn)可(kě)以(yǐ)利(lì)用(yòng)AI生(shēng)成(chéng)部(bù)分(fēn)数(shù)据，但前提是必须先拥有一定量的原始数据。此外，数据标注也是一大难题。对于人脸识别、自然语言处理等领域，虽然标注需要人工参与，但整体门槛相对较低。然而，在工业领域，如石油勘探等专业数据，往往需要专业人士参与，造成数据获取的成本极高。同时，安全性问题也不容忽视。数据安全既包括网络安全挑战，也涉及商业诚信与共享问题。

他呼吁，未来需要开发既能进行数据挖掘也能确保数据安全流通的技术，“当然，这不仅涉及技术，其中也涉及管理层面的考量”。

除了面临“优质数据获取难”的挑战，邬贺铨院士还指出，未来行业应用还需解决大语言模型之外的视频、图像等多模态大模型问题；更复杂场景下大模型更自主更智能的能力提升问题；“云服务”之外，“向终端下沉”的本地运行的需求场景；AI的可信度等难题。

尽管大模型功能强大且覆盖广泛，但针对特定任务和场景时，有时却常常“大而不强”。由此，邬贺铨院士也提出要在特定行业应用和消费端，面向不同场景开发多个“小模型”和“小程序”，用来补足和丰富AI应用的“生态”，“这样才能真正实现未来大模型的广泛落地”。

来源：北京科技报