“5G带来了很多数据，问题是这些数据能做什么？如果不能转化为应用场景，一点用都没有。”5G时代经济数字化和科学数字化的到来可以启动，大数据的采集将是5G时代的重要组成部分。但是，5G本身并不能真正形成应用场景。如何将这些数据转化为真正对民生和企业有用，真正能够赚钱、为人服务的产业链，将是接下来要面临的问题。陈士清院士认为，脑科学、人工智能和网格边缘超算的结合，可以完成从端到边的应用场景，建立完整的产业链。在2020新基建助力工业互联网发展主题论坛上，美国国家工程院院士陈士清就人工智能在各领域的现有应用以及脑机融合的未来进行了探讨和展望通过各种易于理解的例子。“人工智能是未来的新基建，但真正能发挥作用的还是人脑，学习大脑的计算方式是很有必要的。”“人的大脑非常有创意，我们知道人的眼睛有一定的局限性，看不见，看不到很远很细小的东西，所以发明了望远镜、显微镜；跑不了马，跑不了狗，所以我们发明了自行车、汽车、飞机，人类用想象力扩展了身体的功能，是大脑功能创新能力的体现。陈士清院士说，我们已经有各种发明扩展，但现在唯一没有扩展的，最后需要打破的是我们自己的大脑。“除了大脑和小脑，我们每个人都有一个扩展的第三脑。”近年来专注于第三脑研究的陈士清院士解释说，我们每天交流的手机其实就是第三脑，里面几乎存储着与我们有关的所有数据，音乐、照片甚至想法。与其他通用人工智能不同，第三大脑是每个人专属的人工智能。陈士清院士强调，未来的研究应将脑科学与人工智能相结合，实现脑机融合，利用人脑的创新能力和人工智能的速度，创造属于每个人的人工智能，驱动未来的应用场景。这会发生在哪里？它会发生在我们住的地方，在附近，在街道上或在工业园区旁边。陈士清院士认为，脑科学与人工智能技术的结合具有广阔的应用场景。这些场景都需要5G带来的大量数据。“所有的大数据都是为人服务的，无论是个人还是群体。“世界上没有一家石油公司不买一台超级计算机，因为通过模拟地层的爆炸和声波，就可以找到可能存在石油的地方。为什么你每天乘坐的飞机和汽车都是这么安全？因为超级计算机在生产的时候，就已经模拟了可能出现的情况，提前预防了。陈士清院士通过各种例子，对超级计算机在各个方面的使用进行了讲解。同时，他也表示，这种类型的超级计算机庞大、集中，需要消耗巨大的能量，只有国家实验室才能支撑。拥有“超级”电脑。“所有的大数据都是为人服务的，是个人的还是群体的，完整的应用场景会发生在社区或街道旁边。”人工智能的应用场景比比皆是，比如智慧医疗、智慧教育、智慧农业等、智慧交通、智慧能源，甚至智慧文创、智慧金融等。以智慧医疗为例，陈士清院士的愿景是：“我们要做一张全民健康网，一张全民健康卡。当病毒来临时，一个网络，一个健康号就够了，如何“预知未来”，提前诊断疾病，是研究的希望。这就是边缘超算要做的事情，陈士清院士以心脏病为例进一步解释道：“如果有一天，一个患有心脏病的病人突然倒下了。”ls在路上，而且心脏病发作的种类有十几种，如果不是20分钟内就有可能知道这个病人是什么病种，所以救护车到了之后，根本不可能知道该送??哪家医院到，因为不是所有的医院都有心脏病专家，所以在20分钟之内，人工智能可以快速利用边缘超级计算计算出所有相关数据，比如个人状态、倒塌地点、附近社区，从而快速知道哪种心脏这个病人属于什么病，应该送哪家医院。这是一个非常重要的应用程序。》《人工智能需要大量人才，我们需要500万人》《5G时代是人工智能加速发展的重要机遇。研发前沿应用场景，加快人才培养，是当前最迫切需要解决的问题。“但是，我国人工智能人才还存在较大缺口。陈士清院士认为，我国目前至少需要500万人工智能开发人才，而现在只有不到5万人。”对此，他表示，希望在中国建设100所人工智能大学，培养中高端人才。对于人才的高效培养，陈士清院士认为，采用脑机一体化的方式，将能够实现高效的智能教育。智能教育的一个方面是物理环境的智能化。陈士清院士解释说，比如在家微学习，利用AR技术形成3D图像，更容易高效学习，甚至包括空气中的氧气含量，二氧化碳的最高浓度，你的座位环境等，通过图像提高学习效率。同时，陈世清院士还分享了智慧教育应用的另一个愿景：从脑科学中寻找规律，从出生就可以判断一个人是否适合科学、技术、工程、艺术或医学。到幼儿园。学习。“因为人脑的学习能力和创造能力在20岁时达到巅峰，而按照现在的教育流程，读完博士就已经35岁了，大脑的能力已经开始衰退”陈士清院士表示，人工智能赋能的脑科学方法，将变革未来的教育体系，必将取得惊人的成果。他认为，只有加快人才向社会释放，才能真正做到不浪费人才，中国的第二次人口红利才会到来。“现在第一次人口红利已经过去，社会进入老龄化阶段，可以利用科技和脑科学来释放第二次人口红利。”“现在研究的目的是什么？不是为了赚钱，而是为了让科技红利惠及所有人，解决社会和经济问题。科技之道和雨泽一样。”陈士清院士表示，所有的人工智能应用场景都与人工智能相关，而人工智能就是算法，算法需要计算能力，未来这一领域将得到大力发展。
