10月17日、光華思想力フォーラムで、中国科学院の院士であり北京大学の講席教授である鄂維南は、人工知能は本質的に「数学＋コンピュータ工学」であると述べ、科学研究のハードルを大幅に下げ、「科学研究の平等化」を推進すると語った。彼は、「将来の民間科学者が科学研究の主力となる」と予測し、開放型ラボやクラウドサービスを通じて、「アイデアと能力を持つすべてのチームや個人が科学技術創新に参加できるようになる」と述べた。
オーヴェナンは、企業が実際に生産を行う際には原始的な革新が欠けていると指摘し、管理や価格などの面での競争しかできないと述べています。「内卷の根本的な原因は、創新能力が不足していることだ」と。 彼は、高級産業ソフトウェアや高級工作機械の数値制御システムは現在人に依存していると考えるが、「今では比較的短い期間で自主的な制御を実現することができ、さらには『別の道で追い越し』も可能である。AI原生の産業ソフトウェア体系を構築することができる。原則として、シーメンスと比較可能であり、さらにシーメンスを超える体系を1年から2年内に実現することができる」と述べている。
他の分野では、AI for ScienceとAI for Industryを区別し、後者は始めるのが難しいと指摘した。なぜなら工業用ソフトウェアがより閉鎖的で、工業データの大部分が暗号化されているからだ。しかし、工業生産ラインのモデリングは全体像が見やすいため、将来の核心的な任務は工業生産ラインのモデリングを確実に行うことである。彼はこのプロセスが「3年、最大で5年で実現可能」と判断した。
オウィエナンは同時に、人工知能の時代における現在の研究体系が大きな挑戦に直面するだろうと警告した。数学界を例に挙げて、四大トップジャーナルの投稿量が100倍になった場合、「私たちは実際にはどう対処すればいいかわからない」と述べた。彼は、革新的な革新は「タスクの定義によって推進されるのではなく、自由な探索によって実現される」と強調し、「自由な探索と論文の執筆を同一視することは間違いである」と批判した。
彼は、研究成果の形態が論文から知的財産へと移行し、産業の形態も再構築されると考えている。そのため、大学は需要を深く理解するイノベーション駆動型の統合的な人材育成システムを構築する必要がある。