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　　日前，“智算与超算深度融合，将成为破解大模型时代算力瓶颈的关键路径。”在武汉举行的第四届光谷人工智能大会上，中国科学院院士钱德沛提出这一判断，引发与会专家热议。

　　算力是人工智能发展的基石。钱德沛介绍，随着大模型快速崛Kaiyun起，各行各业算力需求呈爆炸式增长——十倍参数规模的大模型训练，算力需求约提升68倍。面对物理定律模拟、高精度科学计算等挑战，现有算力系统仍面临能耗、可靠性与可编程性等诸多约束。为此，他提出“超智融合”理念：智算与超算并非替代关系，而是相互支撑、深度融合的协同关系，应以一体化算力网为切入点，建设超算互联网，探索多方利益统一的算力网新型模式和机制。

　　算力之外，AI如何赋能国家重大工程？中国探月工程四期总设计师于登云把目光投向了深空。他介绍，我国已完成9次探月相关任务。针对航天场景“高风险、高复杂、不确定”及“三少两多”的特点，加强特种机器人技术等关键技术攻关，在人工智能的技术赋能下，实现月面机器人向月面具身智能机器人的升级。

　　与此同时，具身智能正成为AI落地实体经济的热门方向。王耀南院士指出，具身智能作为人工智能与实体经济深度融合的重要载体，正处于从技术研发走向产业应用的关键期。陈学东院士则系统梳理了具身智能的概念、架构与关键技术，分享了团队的实践探索。

　　从深空回到地面，定位导航同样是制约智能系统发展的基础性难题。邓中亮院士二十多年来深耕星地一体通信与导航融合领域，破解了高精度、广覆盖、室内外无缝隙定位及广域高速卫星通信等国际难题，获国家技术发明奖和国家科技进步奖共3项，成果已应用于重大生产安全保障与远海工程建设。

　　据悉，大会由华中科技大学主办，华中科技大学人工智能与自动化学院、湖北长江垄上传媒集团、北京经纬达国际展览公司等单位承办，同期举办企业家论坛和武汉人工智能与机器人博览会。大会现场设置了智能控制、群体智能、具身智能、工业智能、感知智能等专题板块，来自清华大学、浙江大学、中国科学院自动化所等十余所高校和科研机构的60余位专家学者，围绕工业大模型、脑机接口、医学人工智能等前沿方向作了学术报告。

　　与会专家达成共识：加强原创性基础研究、推动算力基础设施升级、促进人工智能与实体经济深度融合，是释放智能技术赋能最大效能的关键路径。

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