信通院曹蓟光：大模型红利加速释放AI跨行业全场景赋能

近年来，人工智能加速成为产业转型升级的重要力量，对经济社会发展产生了深远影响。在此趋势下，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）邀请到中国信通院技术与标准研究所副所长曹蓟光，围绕人工智能大模型技术创新发展、人工智能赋能汽车产业加速智能化变革，以及人工智能与通信网络深度融合互促发展等方面进行深度解析。

人工智能大模型技术创新发展

今年以来，以DeepSeek为代表的人工智能大模型技术掀起新一轮技术革命，不仅在算法层面实现突破，更通过开源生态与产业融合加速技术普惠，推动人工智能向低成本、高性能、强推理方向协同发展。

从技术层面来看，首先，稀疏混合专家系统（MoE）的引入，降低了模型的推理工作量，进而大幅降低了推理成本，使得大模型能够以更低的资源消耗实现高效运行。其次，Deepseek将强化学习与思维链模式相结合，不仅提升了模型的推理效果，还让模型在处理复杂问题时展现出更接近人类的思考深度和逻辑性。

从产业生态来看，Deepseek的开源策略激发了大模型技术研发的新活力。Deepseek的开源打破了传统闭源模式所构建的技术壁垒，推动了大模型技术的开放共享与快速迭代，带来了AI技术创新格局的深刻调整。

从应用层面来看，Deepseek的技术突破与开放生态相结合，降低了行业应用门槛，使得更多企业能够享受到大模型带来的红利。企业可以基于Deepseek的开源成果快速迭代和优化自身产品，加速了AI技术在各个领域的落地应用。可以说，日新月异的技术迭代与产品创新正驱动人工智能跨行业全场景赋能，加速构建人机协同的智能经济新生态。

人工智能赋能汽车产业加速智能化变革

当前，智能网联汽车已成为全球汽车产业新的竞争制高点。人工智能是驱动汽车产品加速智能化变革的核心动力，在人工智能大模型技术的驱动下，“智能座舱”“智能驾驶”等功能加速研发创新，不仅成为汽车产品激烈竞逐的焦点，也日益成为消费者选车购车的重点考量。

在智能座舱方面，Deepseek等大语言模型已经在车内积极应用，让消费者在车端也可以使用其获取信息，结合多模态大模型可让消费者通过语音或手势实现空调、座椅、导航、音视频等控制调节。

在智能驾驶方面，人工智能始终是自动驾驶的核心驱动技术，大模型技术驱动自动驾驶进入L3级以上智能驾驶级别，有望实现“类人驾驶”从感知输入直接到控制指令输出的端到端自动驾驶。

中国信通院持续推动人工智能赋能汽车产业发展，开展了自动驾驶数据集建设，启动了类脑计算的技术研究和数据集构建，未来将秉承产业创新发展平台定位，助力人工智能更好赋能汽车产业创新发展。

人工智能与通信网络深度融合互促发展

目前信息通信网络与人工智能的深度融合表现为AI for Network（AI赋能网络）、Network for AI（网络支撑AI），以及AI native network（AI 原生网络）三个层面。

在AI赋能网络方面，人工智能赋予通信网络“智慧大脑”，赋能网络“规-建-维-优-营”全环节，提升电信网络的效率、绿色、敏捷和安全。例如，人工智能技术实现快速的网络故障发现和定位，大幅降低了网络的故障处理时间。

在网络支撑AI方面，超高速率超低时延网络技术为人工智能的大规模数据传输提供了关键支撑。例如，400G和800G速率光端口在全球AI数据中心内规模应用，智算中心高速互联技术帮助突破单数据中心算力瓶颈。

在AI 原生网络方面，网络内生AI成为通信网络演进的重要方向，通过连接、计算、数据和 AI 算法模型的深度融合，解决目前外挂式AI带来的成本、效率和数据等方面的挑战。通过网络架构级的内生AI，可以在网络中提供完整AI基础设施、流程、数据和模型服务等，实现分布式、泛在化的网络AI能力。同时，AI将赋能通信传输链路算法、协议、资源配置等层面，提升通信系统效率和用户体验。

结束语

新形势下，中国信通院在人工智能+信息通信方面进行深入研究，牵头成立AIIA信息通信业人工智能创新推进委员会，联合业界各单位共同打造行业协同创新平台，持续推进人工智能+信息通信的创新问题和关键技术研究，促进产业生态构建，巩固我国信息通信业竞争优势。