郑南宁：人工智能将开启智能文明新篇章
近期，习近平总书记在上海参加加强基础研究座谈会并作了重要发言。他指出，基础研究作为科学体系的源头，是解决一切技术问题的关键所在。必须采取更有力、更扎实的措施强化基础研究，增强我国原始创新水平，从而夯实科技强国的建设基础。郑南宁院士指出，国内AI在基础理论和关键核心技术上仍存在不足，特别是在高端芯片和基础软件方面急需取得进展。未来AI竞争的核心，在于能否率先融合感知、记忆、因果及协同能力，打造出可信、可部署且自主可控的智能系统。这也是我们团队一直致力探索的领域。
郑南宁院士：人工智能，正迈向“智能文明”
郑南宁
中国工程院院士，现任西安交通大学人工智能与机器人研究所所长及教授，电气电子工程师学会终身会士，同时担任人机混合增强智能全国重点实验室主任。他也是中国自动化学会名誉理事长，国际模式识别协会理事会成员，科技部新一代人工智能战略咨询委员会专家组副组长，以及教育部人工智能领域本科教育教学改革试点工作计划的牵头人，并兼任中国人工智能教育联席会理事长。曾担任“863计划”信息领域专家委员会主任、首席科学家，以及西安交通大学校长（2003—2014）。长期致力于计算机视觉与模式识别、人工智能系统及其先进计算架构、自动驾驶等领域的研究工作。
历经40年的探索，中国工程院院士、西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁带领团队，一直坚持“感知—认知—协同”的主线，推动人工智能（AI）实现从“看见”到“理解”的跨越。他认为，AI最终将孕育出“智能文明”，但其前提条件是技术必须服务于人类，而不是取代人类。
这种对学术理想的执着，也化为了他对团队未来的殷切期望：在“后郑老师时代”，他期望团队能够创立一个经得起时间考验的AI领域“百年老店”。
您团队的核心科研理念是什么？这一理念是如何在长期的科研过程中逐步形成并完善的？
郑南宁院士：
1985年秋季，我从日本学成归国，回到了母校。当飞机降落在西安机场时，我并未意识到那一刻不仅是我个人命运的转折点，更是一个崭新时代的开端。
当时，中国的AI尚处于萌芽时期，计算机还未普及，算法远未成为基础设施，“智能”在许多人看来依然是一个遥不可及的概念。1986年春天，在学校的支持下，我们成立了人工智能与机器人研究所。那是位于学校东二楼的一间狭小实验室，却承载着一种近乎执着的信念——让机器能够像人类一样感知并理解世界。
△ 1989年，郑南宁团队研发的“行驶车辆牌照自行识别系统”获得1989年度国家教委二等奖
40年过去了，研究所已从一颗种子长成了一片绿荫。在这40年的研究历程中，团队始终围绕一条清晰的主线展开，即智能的基本结构并非孤立的内部计算，而是“感知—决策—环境”之间构成的动态闭环。
这条主线源于我的控制学科背景。控制系统注重输入与输出的关系，为了使系统保持稳定并适应环境的变化，动态反馈机制是必不可少的。从这个视角来看，AI不仅仅是算法，更是一种信息处理能力，其本质体现为一种信息组织结构。
这一理念也源于对人类认知行为的观察。比如，当我们进入一个房间时，会本能地寻找合适的位置坐下，这不需要复杂的计算，这正是人类对环境的“认知”能力。因此，我们的研究从早期的视觉感知，逐步演进到视觉认知与理解，再到构建对环境的“世界模型”。
为了更清晰地阐述这一思想，我将其总结为PCC框架：
■ P代表感知（Perception），
■ C代表认知（Cognition），
■ 第二个C代表协同（Collaboration）。
从研究历程来看，早期主要聚焦于视觉感知与计算；2000年以后，面对复杂的环境，我们开始关注如何让智能系统像人类一样理解任务与环境；未来，在人机共存的时代，我们将更加注重“人机协同”，而不是简单的“机器替代人”。这一体系的核心并不在于某一种技术或算法，而在于对“智能本质是什么”的长期探索。
AI本身属于交叉学科，您认为它在学科发展中扮演着怎样的角色？
郑南宁院士：
AI研究具有显著的多学科交叉特征，涵盖了计算机视觉、模式识别、认知科学、神经科学、控制科学以及数据科学等多个领域。
这种深度的跨学科融合，推动了AI理论的不断发展。因此，我们的团队从一开始就重视多学科背景的融合，成员来自控制、计算机、软件、数学、生物、机械等不同专业。跨学科不仅体现在组织架构上，更体现在研究者个人的知识结构中。一个从事AI研究的人员，除了掌握本专业知识外，还需要了解认知科学、神经科学、计算机工具与平台等多方面的内容。换句话说，研究者本身也应当是“跨学科的”。
例如，在新型冠状病毒预测研究中，我们团队将传统流行病模型与长短期记忆网络（LSTM）、自然语言处理（NLP）相结合，构建了混合AI模型，从而提高了预测的准确性。这充分体现了跨学科技术融合解决实际问题的能力。
△ 郑南宁院士主编的《人工智能本科专业知识体系与课程设置》（左侧为第一版，右侧为第二版）
从更深层次来看，跨学科的意义不仅在于知识的多样性，更在于它带来了批判性思维。科学发展的本质不仅仅是单纯的发现，更在于批判。正如生物多样性维持着生命的延续，学科多样性也维持着学科的活力。因此，跨学科不能仅停留在表层的合作，只有深入到思想和精神层面，才能产生真正深刻的内涵。
未来5到10年，您认为计算机视觉与AI最值得关注的核心技术方向有哪些？这会给产业带来怎样的影响？
郑南宁院士：
我将未来5到10年最重要的方向概括为六条主线，它们正汇聚于一个共同目标：即从“感知智能”迈向“认知智能”和“行动智能”。
■第一，多模态基础模型，使机器从“看见”迈向“理解”；
■第二，具身智能与机器人，让AI走出屏幕，融入物理世界；
■第三，构建世界模型，借助因果推理与记忆机制，增强AI的可解释性；
■第四，人机协同智能，从“替代逻辑”转向“增强逻辑”；
■第五，高效智能计算，涵盖端侧AI、神经形态计算及新型视觉硬件；
■第六，AI for Science与复杂系统智能，促进AI在科学发现与知识创新中的应用。
这些方向指向一个重要趋势：
将数据——模型驱动智能与社会系统、科学发现、领域知识相结合。这将推动公共卫生、能源、电网、交通、气候、城市治理等领域发生深刻的变革。未来5到10年，社会结构将因AI而重组，就业形态也将发生显著的变化。
AI不仅改变着物理世界，更重构着人类的认知方式，而人类通过需求与约束来塑造AI，进而催生出一种全新的“智能文明”——这是人类社会与AI深度融合的产物。
您认为我国AI领域的发展还面临哪些挑战？您和团队将如何布局未来的发展？
郑南宁院士：
我国AI在基础理论、关键核心技术方面仍存在短板，特别是在高端芯片、基础软件领域急需突破。结合产业现状，我认为主要存在五个方面的不足。
一是：底层硬件与软件生态薄弱，全栈自主性不足；
二是：原始理论创新滞后，应用强于理论的局面尚未根本改变；
三是：高质量数据与评测体系仍不完善；
四是：基础软件与工具链自主性不足；
五是：高可靠规模化应用能力薄弱，许多模型仍停留在演示阶段。
团队布局路径：
基于长期的学术积累，我们团队为中国AI的发展探索出一条“认知驱动+人机协同+视觉落地”的特色路径。具体而言：
■从感知算法转向认知视觉系统的突破；
■以混合增强智能推动高风险行业和极端环境的应用落地；
■加强认知科学、脑科学、物理学科与AI的深度融合，弥补原创理论的短板；
■融合视觉、语言、知识与领域机理，发展“面向复杂环境或任务的安全可信的AI”；
■推进“算法—芯片—系统”协同设计，以应用场景反向牵引自主软硬件生态的协同演进。
未来AI竞争的关键，在于能否率先整合感知、记忆、因果与协同，构建可信、可部署、自主可控的智能系统。这也正是我们团队持续探索的方向。
科技工作者如何在创新的同时坚守学术底线、规避风险？您的学术思想中蕴含着怎样的价值导向？
郑南宁院士：
在AI伦理与技术安全日益受到关注的背景下，科技工作者应如何在追求技术创新的同时坚守底线？
我的回答是技术必须服务于人，而不能脱离人、替代人，更不能压倒人。
首先，要严格区分“能做”与“该做”。当前AI面临的一个重要风险，是将“技术可实现”等同于“应用可接受”。科技工作者不能只追求指标领先，而忽视技术可能带来的不利后果。
在我的科研实践中，始终坚持四条底线原则：
■第一，真实性底线，数据必须真实，实验必须可复现，结论不得夸大；
■第二，安全性底线，在高风险场景中，必须经过充分验证，并确保人类参与最终判断；
■第三，可解释与可问责底线，越是高影响场景，越需要明确系统为何作出判断，以及明确责任主体；
■第四，以人为中心底线，不能将“机器替代人”视为唯一目标，应优先保障人的尊严与主体性。
风险规避需从研究设计、训练评测、部署治理三个层面协同推进。我的学术思想始终贯穿明确的价值导向。
2017年提出的“混合增强智能”强调，人机协作并非权宜之计，而是未来智能的基本形态。真正重要的突破，不仅在于性能的提升，更在于构建以人为本、安全可信、可持续演化的智能体系。
需要强调的是，智能并非某种突如其来的奇迹，而是世界演化出的一种新的认知结构。人类创造智能，旨在扩展自身的感知与推理能力；与此同时，智能也反过来重塑人类的认知方式、决策逻辑与现实结构——二者形成持续反馈、相互塑造的关系。未来并非对立，而在于共生与耦合。理性被技术放大，也在边界处显现出局限；意义不由计算给出，仍需由人类选择。
交大的学术传统、育人理念对您的学术思想和学科发展产生了怎样的影响？
郑南宁院士：
从学生到教师，我的一生都在西安交通大学度过。母校的学术传统就如同空气一般，无声却无处不在。它不仅塑造了我的学术思想，也教会了我如何成为一名有温度、有担当的教育与科技工作者。
当年西迁老教授们对学生认真负责的态度，以及对教学科研的执着精神，深深影响了一代又一代交大人。那时师生关系融洽，教师不仅传授知识，也在日常生活中给予学生细致的关怀与潜移默化的精神熏陶。
令我难忘的是本科毕业设计。那是50年前，我们毕业设计小组完成了“数字位移自动测量”项目——如今看来，这是我们研究AI的一次小小尝试。
为了支持我们，学校教务处专门拨款让我们赴企业调研、购买元器件。值得一提的是，当时本科生多以项目形式组织毕业设计小组，大家协作完成。这种模式对培养学生的综合能力、团队合作能力非常重要。
硕士期间，我师从宣国荣教授，他充分尊重我的兴趣，支持我从事语音识别研究。当时学校接收了香港理工学院（现香港理工大学）捐赠的一台美国王安公司TRS80微型计算机，这是中国最早的一批微型计算机之一。为了在主板上接入话筒，我需要自行改造硬件，学校也给予了充分的支持。正是在这样宽松、鼓励创新的环境中，我才得以在探索中不断成长。
如今，我们团队依然保留着当年那台TRS80计算机。每当看到它，我都会想起一句话：“岁月的脚步并未随风飘逝，回首相望，它还静静地诉说着一个研究所的过去、当下与未来。”这也不断提醒我们，唯有“知来路”，方能“明去处”。
△ 郑南宁院士在授课
长期以来，西安交通大学宽松的环境、鼓励创造的氛围与实际支持，让我的想法得以落地、能力得到提升，学术思想也在此土壤中逐步形成。交大犹如母亲一般滋养了我，给予我成长的力量，我深深地热爱着她。
对于未来学科建设，我的想法很明确，要把西安交通大学的AI做成“百年老店”，而不是一代人的热闹；对青年学者，我希望他们能够自信、包容、坚持、奋斗。我很早就提出，现在已经进入“后郑老师时代”，希望青年教师们接好这一棒。
△ 郑南宁院士为学生答疑
面向未来，西安交通大学在AI领域的发展，应继续发挥多学科融合的优势，围绕“感知—认知—协同”主线，构建具有国际影响力的研究体系。更要传承西迁精神，坚持“扎根西部、服务国家”，既要突破“卡脖子”关键技术，也要在基础理论和原创思想上实现更大的跨越。
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