Am 17. Oktober sagte Ewei Nan, Akademiker der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und Dozent an der Peking-Universität, auf dem Guanghua Denkforsorgeforum, dass künstliche Intelligenz im Wesentlichen „Mathematik + Computernbau“ ist. Dies wird die Hürden für wissenschaftliche Forschung erheblich senken und die „Gleichberechtigung in der Wissenschaftsforschung“ fördern. „Die zukünftigen Volksforscher werden die Hauptkraft der wissenschaftlichen Forschung sein“, prognostizierte er. Durch offene Labore und Cloud-Dienste „kann jede Gruppe oder jedes Individuum mit Ideen und Fähigkeiten an technologischen Innovationen teilnehmen“.
Ewenan wies darauf hin, dass Unternehmen bei der tatsächlichen Produktion an Originalität mangelt, und nur in Bereichen wie Management und Preisen konkurrieren können. „Die wesentliche Ursache des internen Wettbewerbs ist die mangelnde Innovationsfähigkeit.“ Er glaubt, dass High-End-Industrielles Software und High-End-Werkzeugmaschinen-NC-Systeme derzeit von Menschen abhängig sind. Aber „heute kann es nicht nur in relativ kurzer Zeit selbstständig und kontrollierbar werden, sondern sogar eine Art ‚Ausweichfahrt‘ erlauben“. Es ist möglich, ein AI-basiertes Industrie-Software-System zu entwickeln, das nicht nur mit Siemens vergleichbar ist, sondern sogar über Siemens hinausgeht – und innerhalb von einem oder zwei Jahren realisiert werden kann.
Er unterscheidet zwischen AI for Science und AI for Industry und weist darauf hin, dass letzteres schwieriger zu starten ist, da die Industriellesoftware geschlossener ist und die Industriedaten meist nicht öffentlich verfügbar sind. Das Modellieren von Industrieproduktionslinien sei jedoch aus Sicht der Makrostruktur einfacher, und die zentrale Aufgabe für die Zukunft sei es, das Modellieren von Industrieproduktionslinien wirklich zu erreichen. Er glaubt, dass dieser Prozess „in drei Jahren, maximal fünf Jahren erreicht werden kann“.
Ewen Nang warnte zugleich, dass das aktuelle Forschungssystem in der Ära der künstlichen Intelligenz große Herausforderungen erleben wird. Als Beispiel für die Wissenschaftsbranche sagte er, dass, wenn die Einreichungsmenge in den vier wichtigsten Fachzeitschriften hundertfach ansteigt, „wir eigentlich nicht wissen, wie wir damit umgehen sollen“. Er betonte, dass disruptive Innovationen „in hohem Maße durch freie Erkundungen erreicht werden, und nicht durch die Definition von Aufgaben“, und kritisierte, dass „die Gleichsetzung von freier Erkundung und der Verfassung von Artikeln als gleichbedeutend ein Fehler ist“.
Er glaubt, dass die Form der wissenschaftlichen Ergebnisse von Artikeln zu geistigem Eigentum wechseln wird, und die Industriearchitektur wird ebenfalls umgestaltet werden. Hochschulen müssen ein innovatives Trainingssystem aufbauen, das tiefe Verständnis für Bedürfnisse ermöglicht.