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【央视新闻客户端】

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“大模型正让AI从效率工具升级为创新策源者。”在市科技工作党委、市科委首期“项目经理能力提升”专题培训班上，北京清华工业开发研究院副院长付小龙分享了AI如何赋能科技管理和服务，让管理决策从人工研判升维至智能推演。

近年来，从OpenAI的GPT系列到国内的DeepSeek-R1、百川2、智谱清言等，AI的力量正从实验室走向产业一线。它不仅在语言理解和图像处理上取得飞跃，更在数理推理、自动编码、工程设计等多个关键领域实现技术突破。

“AI大模型既是颠覆性技术本身，也是一种通用赋能工具，可以推动一系列新的颠覆性技术出现。”付小龙开门见山。他特别提到了DeepSeek-R1，仅以560万美元的训练成本，在数学、代码、推理等方面的表现已逼近GPT-4，这一成果打破了“大模型只能靠巨头堆钱砸出来”的神话。“训练一次OpenAI的GPT-4成本可能高达6300万美元，而DeepSeek-R1成本不到十分之一。”

AI大模型为何如此强大，为何能称之为“颠覆”？关键在于它改变了人类获取知识、表达思想、设计工程的方式。原本只有专业人士才能完成的技术文档撰写、图纸生成、逻辑建模，如今只需自然语言输入，模型就能自动完成大部分工作。“它让那些‘看得懂、写不出’的设想真正落地。”付小龙点明了背后的意义。这不只是效率的提升，而是创新方式的根本转变。

但真正的颠覆性创新从来都不只是技术上的“炫技”，还必须是能够改变产业格局的引擎。“我们更看重的是AI大模型能不能实实在在影响到具体应用场景，创造新的增长曲线。”他提醒道，技术的演进不是目标，真正的价值在于技术如何改变应用生态、赋能真实世界。

在付小龙看来，大模型不仅改变了工具和工作方式，更在深层次上推动社会制度、信任机制、人与技术的关系发生系统性重塑。“未来，是‘人类智慧+机器能力’的新协同文明。”

在AI与科研深度融合的时代，模型蒸馏正被注入科学研究的核心系统，在自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶与边缘计算、语音识别等应用场景发挥着重要作用。

付小龙介绍，模型蒸馏是一种将大型模型的知识转移到小型模型上的方法，可以在保持模型精度的同时减少模型规模，提高模型的速度和可解释性。

“科学的底层问题，就是求解复杂方程。”付小龙指出，在面对非线性、多变量、跨尺度的生命科学挑战时，AI大模型不只是“懂语言”的工具，而是可以重构整个研究范式的算力引擎。

以DeepSeekR1为例，选取人血中可以高通量检测的7000+种蛋白，对公开蛋白库进行蒸馏，生成了更高效的DS-Protein-Analysis模型。在此基础上，通过问答式训练，让模型不仅识别蛋白表达模式，还能基于疾病、功能等目标进行系统性推理。

这一技术路线在一个真实大数据项目中实现了突破。通过5万人规模的蛋白质组数据，DS-Protein-Analysis模型再次精调，衍生出Protein Expression Net衰老模型。该模型能精准预测个体生理年龄，并捕捉与慢性病风险相关的蛋白表达变化，指向精准医疗的关键靶点。

这只是起点。在进一步整合多个模型后，AI大模型正构建一个涵盖1822种食物、18000种药物代谢路径的“数字人体”系统，覆盖从营养管理到药物反应预测的全周期模拟。“通过蒸馏，不需要从零训练大模型，而是快速提炼出适配科学问题的知识体系。”付小龙强调。

从蛋白质组学，到代谢系统，再到疾病预测与治疗干预，模型蒸馏正在重新定义科研的效率与边界。在生命科学的万亿级变量空间中，AI不再是工具，而是科研合作者。“AI大模型将彻底颠覆生物医药的研发模式”付小龙说。

科技服务正在迎来一场由AI驱动的结构性重塑。如果说传统的科技服务强调“查资料、做报告”，更多的是人找信息、人设规则、人来决策；而今天，大模型让机器成为真正的合作者，而不再是被动执行的工具。

“AI大模型是一种全新的服务方式，它能够将复杂的科技任务分解为多个可操作的环节，并自动规划、执行。”在付小龙看来，这种变化不仅体现在效率层面，更在于服务理念的根本转型。“以往是‘人+工具’的服务系统，而现在是‘人+AI伙伴’。”他说。

他特别提到了“水木络绎”正在做的尝试：以大语言模型为核心的科技情报分析机器人，能够自动识别科技趋势、挖掘技术机会点，甚至能辅助政策制定与成果评价。这些不是简单的信息整合，而是真正意义上的知识生成与决策建议。

AI重塑科技服务的核心在于，它让“任务完成”成为可能，而不仅仅是“资料提供”。不再是孤立的工具调用，而是形成完整链条的“任务代理”。这不仅大大降低了人力门槛，更让科技服务从碎片化走向系统化、自动化和智能化。

在科技服务之外，大模型的另一重要应用领域，是科技管理。“我们过去的科技管理更多依赖人工判断，而AI可以帮助做更理性、数据驱动的决策。”付小龙强调，这种转变并非只是流程优化，而是管理理念的升级。他提到，传统项目评估往往依赖少量专家主观判断，容易受限于认知视野，而AI可以提供更客观、更全面的技术扫描和路径规划。

比如，可以将某一研究成果的技术成熟度与潜在应用市场进行双维度评估，从而识别最具转化潜力的项目。过去，这类工作需要庞大的人力调研和专家评审，如今则可以由模型自动生成初步建议，再由专家做最终把关，实现“AI+专家”的协同机制。

大模型特别适合用于场景牵引型管理体系建设，即先定义真实世界的问题或目标场景，再用模型来规划实现路径、评估资源匹配、推荐最佳方案。付小龙说：“这改变了传统‘从技术找场景’的逻辑，让技术创新真正对接社会需求。”

为了深入学习贯彻习近平总书记考察上海重要讲话精神，锚定加快建成具有全球影响力的科技创新高地的战略目标，全面深化科技体制机制改革，打造高水平、专业化项目经理队伍，市科技工作党委、市科委开启贯穿全年的项目经理专题培训。首期培训已于近日开班。后续还将通过实践与培训相结合，不断强化项目经理和科技管理干部的战略敏捷、战略主动能力。

原标题：《项目经理专题培训｜AI赋能：大模型如何重塑科技管理协同引擎》

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