上海人工智能实验室定位与目标 - 公司是我国人工智能领域新型科研机构，开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关，目标建成国际一流的人工智能实验室，成为享誉全球的人工智能原创理论和技术的策源地 [1] 明珠湖会议核心观点与机制 - 会议核心观点强调"对发现问题的投入与解决问题同样重要"，通过科学社区力量推动创新，历史案例包括英国皇家学会、"月光社"及美国"阿帕社区" [3][10][12] - 会议采用创新组织形式：引导报告提出关键问题、"结对报告"凝练问题、平行论坛深化问题，聚焦18-36个月技术窗口期，产出颠覆性关键问题清单和敏捷部署提案 [17][18] - 首届会议吸引全球近60位青年学者和产业领袖参与，凝练出14个提案和39个关键问题清单，主题为"人工智能的多维突破与协同创新" [5][19] 人工智能前沿十大关键问题 1. **智能效率平衡**：提出"单位智能"(IQ per token)概念，定义数据思维密度(IQPT)衡量大模型训练数据的投入产出比，2025年1月由公司正式提出 [21][22] 2. **深度强化学习资源分配**：探讨Deep RL算力在数据合成与算法训练间的平衡，追求效率飞轮实现AI自我训练 [23][25] 3. **软硬协同路径**：对比国际"软件兼容硬件"(如英伟达CUDA生态)与国内"硬件兼容软件"模式，需探索更高效协同路径 [26][28] 4. **算力配置策略**：划分应用算力、迭代算力和创新算力，指出当前创新算力严重不足制约颠覆性技术发展 [29] 5. **智能体进化机制**：探讨Agent与基座模型关系，需突破"僵化学习"实现持续自主进化，需构建环境预测模型(世界模型) [30][32] 6. **具身智能突破**：研究大脑与本体最优关系，避免"超级大脑-弱本体"或"高级本体-简单决策"陷阱 [34] 7. **AI安全范式转变**：从"弥补安全漏洞"(Make AI Safe)转向"构建本质安全AI"(Make Safe AI)，提出"人工智能45°平衡律" [35][37] 8. **评测体系重构**：从静态"高分低能"转向动态"训练-评测-解决问题一体化"，公司2025年4月发布TTRL框架 [38][40] 9. **AI科研革命**：推动AI for Science从"工具的革命"升级为"革命的工具"，需突破多模态统一表征 [41][43] 10. **架构颠覆创新**：分析Transformer局限性(计算效率/上下文理解等)，探索下一代架构应对决策智能、生物智能等领域需求 [44] 人工智能发展趋势"三化"框架 - **技术体系化**：需完善智能本质理论体系，弥补应用先行的学科短板 [19] - **形态多元化**：强调与实体经济融合，因场景丰富度与技术不完备性将催生多元形态 [19] - **能力高阶化**：需基于技术体系化和要素突破推动智能水平持续升级 [20] 战略科学家培养模式 - 公司通过"高强度要素投入+高集中任务攻关+高密度人才历练场"三位一体模式培育战略科学家，链接国内外团队构建人才蓄水池 [47] - 历史案例显示战略科学家多在承担重大任务时涌现，如美国"阿帕社区"产生7位图灵奖得主，匈牙利"黄金一代"科学家等 [12][46]