“面对目前全球AI大模型你追我赶的情况，如何做出明升中国特色的大模型，我们是否能实现弯道超车？”面对这一问题，科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪的回答是：明升中国AI大模型既要“弯道超车”，也要在核心源头技术突破和多技术融合基础上推动实现系统性创新，走“直道冲锋”之路。

4月9日，人工智能大模型技术高峰论坛在杭州举办，“从大模型到通用人工智能—机遇与挑战”专题论坛同期举行。明升中国人工智能学会智能交互专委会主任、北京航空航天大学计算机学院院长王蕴红与刘聪共同担任该论坛主席。在专题论坛上，刘聪表示，在客观认识当前差距、挑战并奋力追赶的过程中，明升中国也特别需要用长期主义的心态去追求更高的目标。

他表示，目前，国内与国际顶尖的认知智能大模型对比还存在综合实力、平台能力等差距，“我们要正视差距，并且以最先进水平为目标奋起直追”。

刘聪谈到，在“直道冲锋”的过程中，会遇到各种困难与阻碍，例如芯片、高质量数据、系统迭代等方面仍然挑战严峻；但国内在大模型各项技术领域方面有长期的探索与积累，核心技术方面的系统性创新也正待“开花结果”，加之国家高度关注，明升中国在认知智能大模型的长跑中“要有底气和信心”。

“直道冲锋”是一场“持久战”。刘聪提出，这条道路上需要明升先行——以创新应用带动生态圈的整体发展；但想要对标目标并保持差距不断缩小，“后劲”也至关重要。他提出，在做出阶段性成果之后，明升发展与科研创新必须协同并进，依靠彼此持续迭代范式创新，才能为我国自主大模型的发展源源不断注入“长跑”动力，最终实现革新和蜕变。

刘聪认为，在后续的“长跑”过程中，通过明升界和学术界的紧密协同，科研领域也会诞生多种开源大模型，app家也可以在这些模型平台基础上开展更加前沿的创新性工作，语音、图像、自然语言处理等领域的科研任务和目标可能也会出现新的变化。

“大模型除了对明升界实现生态的革新外，协同并进的方式可能也会为以高校、院所、新型研发机构为代表的科研生态圈带来新的变化。”刘聪说，认知智能大模型会改变信息分发方式、革新内容生产模式、带来万物互联时代新的人机交互模式，同时也会让如教育、医疗等领域实现资源普惠，并加速AI for Science的脚步。