杨善林院士受访者供图

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杨善林，管理科学与信息系统工程专家、中国工程院院士，长期从事决策科学与智能系统技术领域的科学研究和人才培养工作。获国家科技进步奖二等奖2项、教育部自然科学奖一等奖1项、教育部人文社会科学奖一等奖1项、省部级科学技术进步奖一等奖8项。获全国五一劳动奖章、首届全国创新争先奖、国家级高等学校教学名师奖、全国模范教师等。

【院士访谈】

前不久，搭载天舟九号货运飞船的长征七号遥十运载火箭在我国文昌航天发射场成功发射。此次任务中，由中国工程院院士、合肥工业大学学术委员会主任杨善林等专家牵头，联合相关单位共同研制的非接触式智能生理检测装置随天舟九号上行中国空间站，正式承担起航天员在轨生理监测的重要使命。这一创新成果是杨善林院士团队用人工智能技术服务国家重大战略需求的典型实践。

杨善林长期深耕智能决策理论、信息系统技术及管理系统工程领域，始终聚焦AI技术跨领域应用。他带领团队在AI系统研发中突破多项关键技术，产出一系列原创性成果。目前，这些成果已广泛应用于我国分级诊疗、应急救援及航空航天等重要领域，为相关行业高质量发展注入强劲技术动能。

近日，杨善林接受了科技日报记者专访，分享他关于AI如何影响经济社会的思考。

AI引发的变革才刚刚开始

记者：目前全球都在大力发展AI，您认为AI发展将会经历哪些阶段？

杨善林：当前，AI正处于新一轮科技革命和产业革命爆发初期，AI作为一种颠覆式技术的影响已开始显现，但从历史角度来看，其引发的变革刚刚开始。

我认为AI发展未来将经历三个阶段：一是工程探索驱动的经验积累期，其核心特征是依赖经验试错创新，缺乏完善理论支撑；二是归纳探索驱动的理论构建期，各类理论百家争鸣，聚焦解释智能机理、寻找构建规律；三是理论指导驱动的技术成熟期，AI成为通用技术，全面融入社会，引发系统性变革。

记者：AI如何影响产业结构和产业发展思路？

杨善林：AI为经济社会发展提供了强大动力，深刻改变着产业结构与全球格局。它推动产业升级与结构调整，加速高科技产业、服务业发展，促使全球经济向高端化、智能化、信息化转型，有望重塑未来格局。AI辐射力极强，各国AI发展竞争成败将影响生物医药、智能制造、数字经济等高技术领域，成为一个国家掌握发展主动权的关键。

AI将提升生产效率，进而催生个性化、定制化商业模式，取代传统产品模式。因此，定制化能力将成为企业核心竞争力。在此过程中，传统服务业的工作思路将逐步渗透到制造业乃至农业。在这些领域，快速挖掘用户需求并将其映射到产品端，也将逐步成为一种新兴的商业模式。

记者：未来劳动者需要具备哪些新技能，才能更好地适应这种新变化？

杨善林：社会性是劳动者区别于AI和机器的核心属性。沟通、组织、领导等社会技能将成为人类的核心竞争力，这也是服务业将进一步发展壮大的关键原因。此外，智能工具的使用能力将成为一种基本能力，成为筛选劳动者的基础门槛。使用智能工具将像现在人们使用计算机、办公软件等一样普遍。因此，建议劳动者积极拥抱AI，学习相关技能。

我国AI发展优势和短板并存

记者：我国在AI领域的发展现状如何？

杨善林：我国AI发展已跻身世界第一梯队，形成了较为完备的产业体系、技术链条和应用生态。在智能语音、计算机视觉、智能制造等应用领域，我国展现出强劲竞争力，企业和科研机构的工程转化能力尤为突出。相比其他国家，我国在工程实践和技术应用中具备独特优势：政府通过顶层设计与资源整合推动技术成果快速落地，庞大的数据资源和广阔的应用场景为AI的快速演进提供了肥沃的土壤。

记者：与发达国家相比，我国AI在基础研究、技术创新等方面有哪些优劣势？

杨善林：在技术创新层面，我国在算法优化、大模型训练、芯片设计等领域持续突破，一批成果的涌现提升了我国在全球的话语权，也加速了AI与工业、医疗等领域的融合。但短板同样明显，在基础理论研究领域我国仍与美欧存在差距，本土颠覆性原创成果较少，部分核心理论、关键架构仍依赖国外成果，这限制了我国从“跟跑并跑”向“领跑”的跃升。

记者：针对这些短板，您有哪些建议？

杨善林：我建议进一步加大对AI基础研究的支持和引导力度，构建鼓励原创的科研生态，支持科研人员进行“从0到1”的探索。同时，深化产学研融合，优化评价与资源配置机制，强化基础研究向原创技术的转化，夯实我国未来在AI领域实现持续引领的根基。

记者：您的团队助力众多传统行业借助AI实现了转型升级。可否举例谈谈AI应用给产业带来的变革？

杨善林：在汽车制造领域，我们与奇瑞等企业合作，突破了多项关键技术。在自动驾驶方面，我们合作创新大模型驱动的双层端到端架构，在上层模块进行复杂场景推理与行为规划，在下层进行安全保障与运动控制，从而大幅增强自动驾驶的安全性。在研发环节，我们研发了基于自注意力机制的汽车三维CAD模型风阻预测技术，可快速生成模型的流场预测结果，为汽车外形设计的敏捷迭代提供支撑。在全生命周期管理方面，我们提出了功能智能、流程智能、系统智能三步走的智能化转型升级路径，通过知识图谱、大模型、智能体、工业互联网等新兴技术的综合应用，提升企业精细化管理与柔性化生产制造能力。

医疗领域则聚焦智慧管理与高端装备。我们提出“医联网”概念，攻关数据治理、服务协同等难题，助力医疗体系数字化转型。围绕高端医疗装备，我们攻克了体内三维感知、远程手术指导等技术难题，首创智能移动微创手术装备系统。该成果成为我国首台套满足海陆空高机动需求的装备，已推广至1200余家医院，并出口50余国，获172项知识产权及多项奖励。此外，团队在智能医疗服务管理系统、非接触式生理检测系统等方面也有多项创新成果。

打通从技术向产业转化“最后一公里”

记者：AI未来发展将呈现哪些特点？将怎样影响我们的生活？

杨善林：全球AI未来将呈现三大发展方向，一是从工具型AI向智能代理转变，2025年已有更多AI产品独立执行复杂任务，它们广泛应用于各行业；二是多模态能力与推理能力显著提升，AI能融合处理文本、图像等多类数据，思维更接近人类；三是成本效率持续优化，尽管训练成本上升，但推理成本大幅下降，硬件能效提升，便携设备将普遍集成AI系统。

这会产生深远且全面的影响。在市场规模方面，全球AI市场未来五年将保持高速增长，成为推动全球经济增长的重要引擎。就业方面，AI会创造许多新的工作机会，这意味着人力资源结构将发生根本性调整。产业变革也将加速推进，中小企业将会通过AI自动化任务提升生产力。更重要的是，AI将深度融入社会治理、医疗健康、教育等领域，推动社会向更加智能化、高效化方向发展，从而重塑人类生产生活方式。

记者：在向这个方向前进过程中，我国AI发展面临哪些困难和挑战？

杨善林：技术层面，我们在基础AI理论、算法创新和高端芯片等核心技术方面仍需实现重大突破，这直接影响我国AI技术的自主创新能力。更为严峻的是，外部技术限制加剧，西方出口管制导致我国获取先进计算资源困难，推高了模型训练与推理成本，迫使我国必须加快自主研发步伐。

产业层面，首先面临的是人才短缺问题。这不仅体现为AI算法和工程技术人才不足，更体现为既懂技术又懂应用场景的复合型人才稀缺。此外，打通从技术向产业转化的“最后一公里”问题突出，如何将AI技术真正转化为现实的经济生产力和社会价值，仍需在应用场景挖掘、商业模式创新等方面持续探索和突破。

记者：在您看来，应如何破解这些难题？

杨善林：我认为，解决这些困难可从三方面着手。

其一，要实现关键核心技术的自主可控，需要在芯片、算法、软件平台等全链条实现突破，这直接关系到产业安全与国家竞争力。其二，需构建完善的人才培养与创新生态，国家应加快培育高级技术人才和复合型领军人才。其三，在确保技术安全的前提下，制定兼具前瞻性与灵活性的开放协同产业政策，为产业生态的快速发展提供保障。

教育核心应向传授“构建能力”转变

记者：您认为我国应该采取哪些措施培养更优秀的AI人才参与国际竞争？

杨善林：我国AI人才培养需紧扣两个核心，即多元化培育与原始创新力锻造。

先说多元化培育。AI绝非单一技术领域，其发展与应用呈现鲜明的多层级、跨学科特性。从创新维度看，AI涵盖理论创新、技术创新、应用创新、管理创新、生态创新、集成创新等全方位的创新模式，在国家层面需实现“全要素覆盖”——可以有短板，但不能有缺项。因此，每种创新都需要相应的专业人才支撑，这是创新模式的多元化。从学科融合看，AI正在重塑各个领域，“AI+”不仅改变了各学科的内涵，更拓展了其外延，比如AI与生物学结合催生计算生物学，这要求各专业人才都需具备AI素养，形成“专业领域+AI能力”的复合结构，这是知识体系的多元化。此外，AI人才培养还需覆盖不同社会层级与年龄段，从基础教育阶段普及AI思维，到企业从业者的技能升级，再到科研人员的前沿探索，形成全民参与的创新生态，才能真正激活AI发展的内生动力。

再谈原始创新力。当前AI正经历一场巨大的认知革命，智能的本质与规律逐步被揭示，而这一过程中存在大量“无人区”——前人未涉足的科学问题、未突破的技术瓶颈。我国与全球各国站在了同一起跑线上，要实现从“跟跑并跑”到“领跑”的跨越，必须培养能在黑暗中探路的人才。这些人才需要敢于质疑既有理论，打破路径依赖的定式思维，具备“从0到1”的原创能力。

记者：为了应对这些人才培养需求，我们的教育方式应做出哪些调整？

杨善林：AI技术的快速迭代，让知识与技能的“保质期”越来越短，因此教育的核心必须从“传授知识”向“构建能力”转变。

能力构建要聚焦三大维度，一是终身学习能力，能快速掌握新知识、适配新技术迭代；二是创新实践能力，善于将理论转化为解决复杂问题的方案，在真实场景中验证想法；三是系统思维能力，能从跨学科视角拆解问题、整合资源。

记者：您的科研团队围绕AI领域开展了哪些部署和研究？

杨善林：围绕AI领域的研究，我们做了体系化的部署和研究，具体包括大模型的结构设计、涌现机理、科学基础、数据工程、安全伦理，以及具身智能等。

例如，团队研制的非接触式智能生理检测装置“首望”，通过非接触式观测人的面部信息和模型推演计算来实现对航天员在轨生理检测。它已成为支撑空间站运行与工程航天医学实验领域研究的一项重要产品，将为在轨运动负荷及其疲劳状态评估提供新技术手段。

致青年科技人才

广大青年科技人才当培养博大的家国情怀，厚植对人民的无限热爱，以科技之力回应时代所需、民生所盼；当锤炼高尚的人格魅力，秉持独立思考的精神特质，不盲从、敢质疑，在探索真理的道路上坚守初心；当构建宽宏的知识结构，锻造强大的学习能力，以融通之识应对复杂挑战，以精进之态紧跟时代前沿；当树立高远的人生梦想，积蓄实现梦想的坚实力量，让个人理想融入民族复兴伟业，在创新创造中绽放青春光彩。

——杨善林

（原标题：中国工程院院士杨善林：强化基础研究，夯实AI“领跑”根基）