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1月3日，上海市“人工智能+”行動推進大會暨中國—金磚國家人工智能發展與合作中心基地啟用儀式舉辦。中國電信CTO、首席科學家、中國電信人工智能研究院（TeleAI）院長李學龍教授受邀參會并發表主旨演講，分享了人工智能領域的一項落地關鍵技術——智傳網（AI Flow）。
李學龍介紹，“連接”是人工智能發展的關鍵，落實“人工智能+”行動正是要將技術創新與產業需求緊密連接。智傳網讓“智能”也可以連接起來，擺脫設備和平臺的限制，在端、邊、云之間自由流動，隨需響應，隨處而至。
在研發布局上，中國電信擁有云網融合、AI、量子與安全等技術優勢，且在算力、數據方面構建了“息壤”一體化智算平臺、“星海”數據智能中臺。基于此，TeleAI重點進行智能光電、智能體、智傳網、AI治理的研究，形成 “三智”+“一治”的戰略布局。
智傳網是通過網絡分層架構，基于智能體間的連接，以及智能體和人的交互，實現智能傳遞和涌現。它可以打通由AI驅動的“三大空間”，即賽博空間、臨地空間、廣域空間，是下一代人工智能發展的必經之路。
智傳網提供了一種新的服務模式，能夠發揮中國電信網絡優勢，解決數據傳輸延遲高、網絡帶寬占用大等問題。人們的未來生活將無不充滿智能的流動，所有指令都通過可穿戴設備交互完成，一切都是高效的、有序的、便捷的。
然而，智傳網面臨著一個非常重要的問題，就是在不同的應用場景中，所需要的“智能”各不相同；在不同的計算平臺中，能提供的“智能”上限亦不同。那么，如何去量化這種“智能”，從而按需所取？
TeleAI在智傳網的研究中，引入了一系列基礎理論，這其中包含一個重要概念——“信容定律”。
信容是信息量與數據量的比值，即單位數據的信息表示能力。在信容定律中，信息量是數據集的平均熵與模型訓練損失交叉熵的差，再乘以數據集 Token 的數量。如果以模型的參數量作為數據量，那么兩者之比，就是模型的信容。
信容定律為AI的發展指明了航向，智能是可以被度量的，是可以被連接的，是可以被傳遞的。當拿到一個數據集的時候，不是只看它的大小，而是根據目標訓練的模型規模，為它匹配相應大小的數據集，并評估數據質量，從而去度量模型的智能水平。進而可以根據不同任務、不同計算資源，去定制出一系列大小不等且同源的家族模型，從而提升模型的效率。這正是智傳網的第一個關鍵點，即通過家族模型協同，實現向上或向下兼容，以多種方式進行切換。
與普通的大小模型協同不同，在智傳網中家族模型的特征是對齊的，不需要額外的中間件（Middleware）就可以流暢地共享信息。當把多個家族模型部署在網絡的不同層上，還能實現分布式計算，大幅提升模型的推理效率。
智傳網的第二個關鍵點是基于連接和交互的智能涌現。大模型的發展依賴于數據驅動下的智能涌現，根據行業預測，高質量數據資源正在枯竭，不久的將來，新數據生成的速度會遠遠趕不上數據的消耗速度，這將限制AI能力的進一步提升。為了突破這個瓶頸，智傳網實現了基于數據的智能涌現邁向基于連接和交互的智能涌現。通過模型間的連接協作、知識共享及與外部環境的交互，將表現出超越單個模型能力上限的智能涌現能力。
智傳網的第三個關鍵點是模型復刻和智能萃取，可以類比成將智能種植到一個新的大腦。這個過程不是簡單的知識蒸餾或遺忘學習（Unlearning），而是剔除老模型中的無效信息，萃取最精華的智能，從而得到更加精煉、與之同源且能不斷成長的模型，以適應變化的環境、場景和需求。
據了解，專注于人工智能創新與應用的中國電信人工智能研究院（TeleAI）2024年5月在上海落成，目標是發展有場景、能落地、規模化的AI技術，并打造可信任的國家人工智能基座，面向世界的舞臺，讓AI既能創造科學價值，又能創造經濟價值。
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