在数据与算法的世界书写未来篇章

　　“开展‘人工智能+’行动，培育未来产业。”

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　　毕业至今，我从事人工智能相关工作已经超过5年。其间，我经历了这个行业从小众走向大众的过程，也在行动中见证了中国AI产业如何飞速发展。作为一名主攻深度学习的技术人员，我的日常工作充满了与数据、算法以及应用场景的“对话”。这项工作的核心，是通过模拟人类大脑的神经网络结构，让AI学会从海量数据中提炼规律，完成分类、预测甚至创作等任务。虽然听起来略显抽象，但它已经悄然融入我们的生活，成为推动社会进步的重要引擎。

　　深度学习之所以成为人工智能的核心技术之一，关键在于其非凡的“学习能力”。通过多层神经网络，机器不仅能处理复杂的非线性问题，还能自主从数据中发现人类难以察觉的关联。例如，在医学影像中，深度学习模型可以通过数百万张图像的训练，精准定位肿瘤的早期特征，为临床医生提供可靠的辅助诊断。过去这些年来，我与同事们夙兴夜寐，正是希望能通过虚拟空间中的技术突破，在现实世界造福更多需要帮助的人。

　　但是，当前的深度学习技术也面临瓶颈。模型越大，算力与数据需求越高，这带来了研发成本的急剧上升。此外，深度学习的“黑箱”特性导致模型的决策过程难以解释，限制了它在高安全性需求场景中的应用。如何实现更高效、更透明的算法，是接下来需要攻克的难题。此外，与国际顶尖实验室相比，中国的深度学习研究仍有一定差距，尤其是在原创算法、顶级学术论文的影响力等方面，更需要行业同仁共同努力。

　　不过，中国AI行业也有独特的优势，其中最显著的，就是数据资源的丰富性和产业场景的广泛性。以AI在医疗领域的应用为例，一方面，中国的医疗系统每天都会产生海量诊疗数据，为模型训练提供了广泛的素材；另一方面，庞大的人口基数和分布不均的医疗资源，使得AI在提升诊疗效率、优化资源配置方面有着巨大的市场需求。与之类似，智慧交通、无人零售等领域也得益于中国的复杂场景和高频使用数据，催生了一系列领先的AI应用。

　　展望2025年，我认为深度学习的下一阶段发展，不再仅仅是提升算法性能，而是如何通过技术与行业的深度融合，推动真正的智能协同。这不仅要求技术本身的进步，也需要从应用场景到伦理规范的全面升级。目前，大多数AI产品仍以工具的形式存在，比如推荐系统、语音助手等。然而，未来的AI将更多地扮演“伙伴”的角色，不仅完成任务，更能理解人的需求，提供有温度的服务。例如，AI医生不只是列出可能的诊断结果，而是能根据患者的健康史和个性化需求，提出最适合的治疗方案。

　　面向未来，AI可以在许多应用领域实现更加深度的垂直整合。例如，利用AI优化新能源电网的负载调配，可以极大提高能源利用效率，为“双碳”目标的实现提供技术支撑。这些垂直领域的突破，将推动AI从通用化向专业化迈进，同时也能更有效率地促进我国经济新旧动能的转换。

　　回想起来，当年选择AI作为进一步的深造方向时，我仅仅是一个被Alpha Go吸引的、热爱数学和编程的年轻大学生，对于之后的职业发展并没有想太多。如今，我能在中国AI产业的浪潮中扮演推动者的角色，与有荣焉。具体来说，我当前的目标，是通过技术优化和项目实践，为行业贡献更高效、更可靠的AI工具。同时，我也希望在为公司创造技术效益的同时，为整个研究领域提供更多创新理论和方法论支持。

　　人工智能的未来充满未知，而探索的乐趣就在于拥抱不确定性。2025年，我期待看到深度学习不再是“高冷”的技术，而能真正融入社会与民众的日常生活。AI的意义，从来不在于“替代人类”，而在于放大人类的智慧和可能性。在追求这一目标的过程中，中国的AI行业有挑战，也有机遇。我和与我同行的人们，会一直在数据与算法的世界中，努力书写属于中国的未来篇章。

　　（本文由受访者口述，中青报·中青网记者杨鑫宇采访整理）