九游ღ◈，自动化流程ღ◈，j9九游会 - 真人游戏第一品牌真人游戏第一品牌ღ◈，让准医生练手的口腔和腹腔镜手术模拟器ღ◈、炼钢高炉的温控装置j9九游会ღ◈、文物修复软件j9九游会ღ◈、自动化集装箱码头ღ◈、癌症个体化疫苗研发ღ◈、太空算力中心……这些看似不相关的各种应用ღ◈，实则都与智能计算有关ღ◈。以“数智赋能ღ◈、无限可能”为主题的2025年中国计算机大会（CNCC2025）近日在黑龙江省哈尔滨市举行ღ◈，近200个论坛和活动涵盖智能计算的基础理论ღ◈、前沿研究和未来发展方向ღ◈。

　　从医学到人文j9九游会ღ◈，从工业制造到科学研究桐岛绘里香ღ◈，从太空到水下ღ◈，如今智能应用遍布人类生活的方方面面ღ◈，人工智能正成为人类的助手ღ◈、工具ღ◈，甚至是专家ღ◈。

　　瘫痪者利用脑机接口设备ღ◈，控制机械手把水瓶端到眼前ღ◈，再用吸管顺利喝到水ღ◈；用大脑控制机械笔写出汉字ღ◈；通过建立脑图谱ღ◈，利用无创神经调控技术治疗神经疾病ღ◈；基于面部照片深度学习可以检测出冠心病ღ◈；AI辅助心血管影像让冠心病的筛查治疗更精准……这些都是人工智能在医疗领域的研究和应用ღ◈。

　　“人工智能在心血管疾病领域前景广阔ღ◈，可通过多源数据精准预测风险ღ◈、提高诊断效率ღ◈、辅助制订个性化治疗方案及患者管理ღ◈，实现精准医疗ღ◈。”哈尔滨医科大学附属第二医院副院长贾海波展望未来由“心血管数字人+介入手术机器人”治疗心脑血管疾病ღ◈，这里的数字人是通过“基于海量真实人体心血管数据及数字孪生技术ღ◈，1∶1还原心血管系统结构与功能”实现的ღ◈。

　　目前ღ◈，心血管疾病发病率和死亡率仍呈现上升趋势桐岛绘里香ღ◈。今年8月ღ◈，一项有关AI在胸痛急诊中针对这种病症的诊断应用成果发表在《Nature Medicine》（《自然·医学》）上ღ◈。这项研究由浙江大学医学院附属第一医院血管外科和阿里巴巴达摩院合作完成桐岛绘里香ღ◈，科研团队负责人ღ◈、蚂蚁集团医疗健康实验室主任吕乐介绍ღ◈，团队近年来在AI辅助诊断脂肪肝ღ◈、骨质疏松ღ◈、多种癌症等方面有了多项研究成果ღ◈。AI推动诊疗的意义在于能够给老百姓提供高质量的医疗服务ღ◈。

　　“没有大模型之前ღ◈，我们做得很艰难ღ◈，因为非常复杂ღ◈。现在准确检出率达到80.75%ღ◈，超过了欧美人工平均检出率30%ღ◈。”首都医科大学附属北京安贞医院胎儿心脏病母胎医学中心主任何怡华在会上介绍了心脏出生缺陷母胎综合诊断及精准一体化医疗模式ღ◈。她提出ღ◈，大模型要与小模型结合ღ◈，助力基层医疗质量提升ღ◈。

　　在一本残缺的古籍上识文断字ღ◈，修补一个褪色破损的唐代花瓶该用哪种材料和颜色ღ◈，现在这些“细活”都可以让AI来干ღ◈。基于AIGC进行古籍文档图像数字化修复是华南理工大学教授金连文近些年努力在做的工作j9九游会ღ◈。

　　CNCC2025开设了“人文智能数据与模型建设”分论坛ღ◈。提出人文智能的北京大学智能学院研究员袁晓如ღ◈，近些年致力于可视化通用基础方法研究ღ◈，并推动其在社会ღ◈、人文领域的应用ღ◈。

　　“在我们悠久的历史中ღ◈，丰富的历史文化资源ღ◈，积淀了大量的人文数据ღ◈，有效开发和利用这些数据是推动文化传承创新的关键议题ღ◈。尤其是在人工智能与大数据技术的飞速发展之下桐岛绘里香ღ◈，以计算为切入点激活上述数据已成为可能ღ◈。”他通过彩陶花纹演化ღ◈、汉籍国际流传ღ◈、地图内容溯源等可视化应用ღ◈，展现了独特的历史时空演变ღ◈。

　　中国计算机学会（CCF）理事长孙凝晖提到ღ◈，CNCC2025的主题“数智赋能ღ◈、无限可能”ღ◈，承载着CCF在智能时代的创新和思考ღ◈。今年国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》ღ◈，大会主题正是对这一战略的积极响应ღ◈。

　　AI基础模型ღ◈、机器学习理论与机理桐岛绘里香ღ◈、面向AI的数据管理和治理等九大主题领域ღ◈，CNCC2025上均有涵盖ღ◈。

　　大会论坛委员会主席ღ◈、清华大学长聘副教授崔鹏的体会是ღ◈，今年的CNCC呈现出数智技术渗透更广ღ◈、协同更深桐岛绘里香ღ◈、追求可信务实的特点ღ◈。一方面ღ◈，AI的应用前沿已从数字空间延伸至物理世界的关键系统ღ◈；另一方面ღ◈，AI技术正走向深度协同与专业化ღ◈，从语言大模型到数据大模型j9九游会ღ◈，为AI深入结合工业生产和AI For Science提供了新范式ღ◈。

　　华为公司战略研究院院长周红提到ღ◈，前段时间去一家大型炼钢厂交流ღ◈，了解到在轧钢环节ღ◈，要把几十厘米厚的钢板压到大概3毫米厚j9九游会ღ◈，采用传统技术会导致大量边角料浪费ღ◈，利用人工智能技术ღ◈，产值一年可增加几千万元ღ◈。

　　大模型也正在重塑计算机学科ღ◈。一位论坛嘉宾提出ღ◈，随着芯片设计复杂度的急剧上升ღ◈，现在已经进入“没有AI无法做芯片”的时代ღ◈。大模型在赋能操作系统ღ◈、智能化软件工程ღ◈、密码学ღ◈，算法在创新ღ◈，以拓展智能计算边界ღ◈，量子计算与大模型的理论融合也在加速推进ღ◈。

　　可以看到ღ◈，AI为科学研究带来了前所未有的推动力ღ◈。今年下半年ღ◈，上海人工智能实验室ღ◈、西湖大学等陆续发布科学大模型ღ◈，推进科研模式变革ღ◈。

　　大模型无疑是当前人工智能的主流ღ◈，但大模型不是万能的ღ◈，这个还在成长中的人类助手ღ◈，还有很多缺陷ღ◈。

　　中国工程院院士郑庆华举例ღ◈：第一个就是“数据饥渴”ღ◈。大模型训练过度消耗数据ღ◈、算力和能源ღ◈。训练大模型靠的是海量数据输入ღ◈，据推测ღ◈，从GPT-1到GPT-5训练数据累计增长了9000多倍ღ◈，远高于人类高质量文本增长速度ღ◈。

　　甚至有演讲嘉宾开玩笑ღ◈：“有多少智能就有多少人工ღ◈，智能是人工堆出来的桐岛绘里香ღ◈。”“告别劳动密集型人工智能ღ◈，才是通往真正人工智能的重要一步ღ◈。”

　　“喜新厌旧”也是大模型的缺陷ღ◈，在新任务上训练会损害之前任务的性能ღ◈，也无法记住处理过的数据或场景ღ◈，结果就是难以处理动态时空演变的复杂任务ღ◈。

　　房间壁炉里有一堆木块在燃烧ღ◈，但是多模态大模型会将此识别为一场火灾ღ◈；大模型有时出现幻觉甚至是凭空捏造ღ◈，郑庆华将这些归之为“黑箱模型难解释”桐岛绘里香ღ◈，表现在“大模型不知道自己错了ღ◈，也不知道为啥错了ღ◈，更做不到知错就改”ღ◈。这个问题的根源是ღ◈，大模型难以理解上下文时空语义ღ◈，难以遵循物理规律的推理ღ◈。

　　“大模型对小数据ღ◈、小算力场景也无能为力ღ◈。”郑庆华解释ღ◈，像今年3月某品牌电动汽车爆炸ღ◈，虽然可以在网上看到各种照片ღ◈，但真正跟汽车爆炸相关的数据ღ◈，包括电子控制系统的数据采集不到ღ◈，或者说样本很小ღ◈。他提出了一种新的机器智能模型——“人脑认知启发的机器记忆智能”ღ◈，跳出数据驱动大模型的路径依赖j9九游会ღ◈，借助人脑记忆机理探索“低算力ღ◈、小样本ღ◈、强推理”的机器智能新路径ღ◈，推动AI与脑科学的融合发展ღ◈。