公司对人工智能的定位与战略 - 公司研究聚焦于未来3-5年人工智能在产业上的实际应用，而非长期理论或通用人工智能探索 [6] - 人工智能应用旨在解决工农业、医疗等领域的实际问题，例如将高炉炼铁效率提升1%，或将煤炭精选精度提高0.1% [6] - 公司认为自身是技术应用公司，致力于将科学理论转化为工业现实，内部职务分类中的“科学家”称号是社会专称代号，并非对标社会标准 [25] 人工智能的具体应用场景 - 在工业领域，已实现地下500-700米无人挖煤、露天矿山完全无人化作业以及天津港、秘鲁钱凯港的无人化装卸通关 [6] - 在医疗领域，瑞金医院的病理大模型和中山医科大学的眼科模型已投入使用，帮助提升诊断能力，并通过5G网络实现远程诊断 [7] - 在交通领域，中国正试验5G-R无线调度系统，以支撑时速450公里的高铁和3万吨重载列车的运行，未来庞大的铁路网络调度是复杂的科学问题 [18][19] - 人工智能辅助软件编程已释放约30%的软件工程师工作量，未来可能达到60-70% [23] 对教育与人才培养的看法 - 强调“教育是教育，商业是商业”，认为学校应专注“0-1”的探索创新和人才培养，企业则负责将理论变为工业现实 [10] - 指出教育模式正从物理集中式向逻辑分散式转变，网络教学使边远地区得以接触世界名校课程，促进了社会整体进步 [8] - 鼓励青年敢于在时代潮流中“冲浪”，选择适合自己的道路努力进取，不必过分在乎成功与否 [16][17] - 认为在计算机等脑力劳动领域，女性与男性没有本质区别，应鼓励更多女性参与 [27] 公司对全球合作与人才的态度 - 公司通过与ICPC等组织的合作，建立了认知世界的窗口，并特别认可俄罗斯在理论数学和研究上的领先基础 [28][29] - 肯定东欧国家如罗马尼亚的创造性，并表达了在法律许可下加大在欧洲发展的意愿 [29] - 对于不同发展水平的地区，建议其人工智能发展路径应契合国情，例如印度尼西亚应优先追求“应用”领先，而非争夺算力模型的世界领先 [30] 对青年创新与产业发展的观察 - 指出中国青年创业氛围浓厚，大量青年在机器人等领域创业，已形成不羡慕他人、自主创新的机制 [15] - 以公司内部为例，一名22岁员工提出了全世界做得最好的气象模型，另一名22岁俄罗斯女孩发明了可能改变AI芯片实现结构的新余数算法 [11] - 认为人工智能将增加社会总财富，但会伴随岗位精简，需要通过再教育工程对富余人员进行转岗培训 [23] 对技术发展环境的认知 - 认为未来将是算力过剩的时代，做模型的人无需过度担心算力不足或模型的社会应用问题 [24] - 在资源受限的处境下，公司认为通过线性技术推演，实现所需算力（如970集群）是一定能实现的假设 [24] - 承认中国在诸多领域的原创发明曾来自西方，但相信中国会追上来并提供原创，例如高压直流输电系统和星闪传输架构 [10][11]