大模型在IT行业的应用展现出了显著的赋能效应，不仅能够高效地处理海量数据和复杂任务，大幅提升企业的工作效率，还有效地降低了运营成本。通过深度挖掘和分析大量数据，大模型能够精准地洞察消费者需求，进而为企业提供个性化的服务和产品，帮助企业更深入地了解客户需求，准确预测市场趋势，并基于数据驱动的洞察做出更加明智的决策。然而，在快速发展的同时，大模型也带来了一系列潜在的“负能”挑战。例如，其训练过程需要消耗大量的计算资源，并涉及海量数据的收集、处理与存储，这不仅带来了巨大的能源消耗，还可能引发数据隐私泄露和信息安全风险等问题。为此，中国计算机学会（CCF）青年计算机科技论坛（YOCSEF）广州分论坛于2024年11月23日举办了题为“大模型应用对IT行业的赋能与‘负能’”的观点论坛。

本次论坛由CCF主办，YOCSEF广州学术委员会、广东工业大学计算机学院、广州计算机学会联合承办，YOCSEF广州现任AC委员朱鉴（广东工业大学计算机学院副院长）和陈炳丰（广东工业大学计算机学院实验中心主任）共同担任执行主席，广州唐邦信息科技有限公司、广东松科智能科技有限公司、广东朝元信息科技有限公司提供赞助支持。此次论坛邀请了广州飞瑞敖电子科技股份有限公司董事长、总裁梅仲豪，华南理工大学教授刘琦，广州市品高软件股份有限公司信创办公室主任邱洋，香港科技大学（广州）助理教授陈颖聪担任引导嘉宾；中山大学副教授苏勤亮，中新国际联合研究院智能感知创新研发中心主任温明星，广州镭晨智能装备科技有限公司研发总监王荣秋，广东松科智能科技有限公司市场运营总监陈健庆担任思辨嘉宾。

广东工业大学计算机学院院长李小平，广州计算机学会理事长范冰冰，YOCSEF广州往届副主席、广东工业大学创新创业学院院长谢光强，YOCSEF广州往届主席、CCF广州分部现任副主席杨育斌，往届主席谭台哲（广东工业大学）、黄栋（华南农业大学数学与信息学院副院长），优秀AC刘雷（广东科技报），往届AC曾安（广东工业大学计算机学院副院长），现任主席李冠彬（中山大学），现任副主席刘同来（仲恺农业工程学院）、黄培涛（广州唐邦信息科技有限公司），现任学术秘书陈俊颖（华南理工大学）、姜思羽（广东外语外贸大学），现任AC委员张天豫（京海盛大（上海）科技股份有限公司）、李雯霖（广东财经大学），现任委员刘李（香港科技大学（广州））、王子佳（广州大学），中山大学毛明志，广东工业大学网络信息与现代教育技术中心副主任黄慧武，广州市交通规划研究院有限公司科技创新中心主任陈先龙，广州市妇女儿童医疗中心尹训涛，广东省交通厅政务服务和应急指挥中心胡林，中山大学肿瘤防治中心杨鑫，广东工业大学张荣跃、邓杰航、李斯、孙宇平、陈家辉、罗玉、杨卓、姬玉柱、陈薇、许柏炎，广东财经大学徐小雅等来自广东地区多所高校及企事业单位共80多人参加了此次论坛。

在论坛开幕环节，首先由本次论坛执行主席朱鉴逐一介绍与会嘉宾，再介绍了本次论坛的背景。本次论坛以"大模型应用对IT行业的赋能与‘负能’"为主题，旨在探讨大模型快速发展背景下IT行业所面临的机遇与挑战，期望通过本次论坛为该领域的未来发展提供有益的思考与建设性的建议。

论坛执行主席朱鉴介绍论坛背景

随后，广东工业大学计算机学院院长李小平教授和广州计算机学会理事长范冰冰教授分别发表致辞，对论坛的召开表示祝贺并寄予厚望。接着，YOCSEF广州往届主席黄栋介绍了YOCSEF的文化内涵。黄栋副教授对YOCSEF的含义、理念、分论坛以及YOCSEF广州的特色文化等内容作了介绍。

广东工业大学计算机学院院长李小平教授致辞

广州计算机学会理事长范冰冰教授

YOCSEF广州往届主席黄栋介绍YOCSEF文化

引导报告环节

广州飞瑞敖电子科技股份有限公司董事长兼总裁梅仲豪以“基于多模态大语言模型智能体与虚拟数字人融合的互动教学系统创新与实践”为题，分享了AI技术在新时代教育中的应用潜力，特别是其在分担教师重复性任务、促进个性化与互动教学方面的价值。他详细介绍了该教学系统通过智能体与虚拟数字人的融合，如何实现智能辅助教学，并推动线上线下相结合、虚实融合等多维度的教学创新。报告最后，梅仲豪呼吁社会各界携手推动教育创新，共同为培养全面发展的学生贡献力量。

梅仲豪董事长兼总裁作引导报告

华南理工大学未来技术学院刘琦教授以“大模型垂直落地挑战及在主动健康方向探索”为题，分享了在以ChatGPT、GPT-4等为代表的大模型飞速发展的背景下，大模型在垂直落地过程中面临的主要挑战，包括算力限制、行业数据壁垒、生成可控性等问题。他指出，健康产业是这些挑战的典型应用领域之一。随后，刘琦教授详细阐述了主动健康大模型的技术路径，并重点展示了团队研发的中文医疗对话模型“扁鹊”，以及基于“扁鹊”构建的知识增强营养大模型和心理咨询模型在实际场景中的应用成果。

刘琦教授作引导报告

广州市品高软件股份有限公司的邱洋博士以“硬软融合：中国AI发展的新机遇”为题，深刻剖析了中国AI发展的当前态势。他强调，中国在数据应用与模型构建方面展现出了显著优势，然而，算力依然是制约其进一步发展的关键因素。展望未来，邱洋博士认为，“硬算力+软应用”的深度融合将成为弥补短板、促进AI在垂直领域深入应用的有效途径。紧接着，邱洋博士详尽地介绍了团队研发的硬软融合平台，该平台通过巧妙整合算力芯片与AI技术栈，以更低的成本、更高的性能，精准满足了多样化的业务需求。该方案为中国在硬软融合的AI一体机发展提供了全新的解决思路和实践路径。

邱洋博士作引导报告

陈颖聪助理教授以“图像扩散模型中的三维先验挖掘”为主题，深入剖析了三维资产生成过程中所面临的几大挑战：数据稀缺、计算开销庞大，以及生成结果难以贴合实际需求。紧接着，他提出了一种创新策略，即融合二维生成模型的强大能力来优化三维生成过程，这一方法显著降低了对数据量和计算资源的需求。此外，他还分享了如何通过挖掘多视角的二维表示法来进一步提升生成质量。该研究为三维资产生成领域开辟了新的思考路径和解决方案。

陈颖聪助理教授作引导报告

思辨发言环节

在引导报告圆满结束后，CCF广州分部现任副主席杨育斌先生逐一为引导嘉宾颁发了感谢牌，以示对他们的诚挚谢意。随后，论坛顺利进入了思辨发言环节。本次思辨环节的嘉宾包括：中山大学计算机学院苏勤亮副教授、中新国际联合研究院智能感知创新研发中心主任温明星博士、广州镭晨智能装备科技有限公司王荣秋研发总监、广东松科智能科技有限公司陈健庆市场运营总监，以及众多与会嘉宾。他们围绕以下三个议题展开了深入而激烈的思辨：一是“大模型应用引发对各岗位技能需求的转变，对人才要求的门槛变高还是低？”；二是“对IT企业来说大模型应用是‘美丽的邂逅’还是‘甜蜜的陷阱’？”；三是“大模型应用对IT行业带来的改变是‘微调’还是‘巨震’？” 这些议题激发了嘉宾们的热烈讨论，为论坛增添了浓厚的学术氛围。

由论坛执行主席朱鉴主持，思辨议题一正式展开：大模型应用引发对各岗位技能需求的转变，对人才要求的门槛变高还是低？

a) 衍生议题1：大模型自动化是否导致传统IT技能贬值，新兴技能如AI训练与维护成为新门槛？

b) 衍生议题2：跨领域知识整合能力是否成为新时代IT人才的核心竞争力？

针对此议题，一些嘉宾认为大模型的应用提高了对人才的综合要求。张天豫指出，管理者能利用大模型验证工程成果，从而促使工程人员不断提升自身技术水平，以应对更高的专业门槛和日益激烈的竞争。李冠彬指出，尽管当前信息不对称使得熟练掌握大模型的人能够占得先机，但未来的竞争将更多地聚焦于如何在熟练掌握工具的基础上，进一步提升个人技能。谭台哲则强调，在大模型背景下，人才不仅需要具备深厚的业务理解和专业技能，还需拥有跨领域知识整合的能力。他同时指出，传统IT技能并未贬值，而是需要通过不断的升级与创新，以适应新的竞争环境。谭台哲还重申，人才需掌握业务和专业技能，同时具备跨领域知识整合能力，以适应大模型时代的需求。陈先龙则提出，尽管技术进步为我们提供了更多工具，但要真正解决实际问题，仍需要更高的综合能力和跨领域知识整合能力，这对人才提出了更高的要求。

另一方面，也有嘉宾认为人才要求的门槛是否提高，应根据岗位层级来具体分析。陈健庆指出，对于技术要求原本就较高的岗位，如算法分析师，大模型的应用使得其技术要求变得更加严苛；而对于一些技术要求相对较低的岗位，如电商设计，由于智能化工具的普及，其技能要求反而有所降低。苏勤亮认为，大模型虽然降低了部分基础岗位的技术门槛，但对于高端岗位的要求则更高，并预测服务类需求将成为未来的主要发展趋势。温明星则将人才分为四类：基础算法研发、行业应用研发、基础支撑工作和管理岗位，并指出算法研发和行业应用研发对创新能力、快速迭代和领域知识的要求较高，门槛逐步提升，而基础支撑岗位受到的影响则相对较小。陈颖聪则认为，大模型降低了入门的门槛，但要在某一领域达到卓越，仍然需要扎实的行业知识和对大模型的深入理解。黄栋则指出，虽然大模型在可获得性上降低了门槛，但从基础到优秀的进阶仍然需要更高的能力和时间投入。

此外，毛明志认为，随着学科细分的加剧，单一领域的专业人才已趋于饱和，跨领域知识整合能力将成为新时代的核心竞争力。而王荣秋则从企业的角度出发，指出大模型时代对岗位需求的关键在于岗位要求与个人能力的匹配，尤其是创新能力和解决问题的能力。

思辨议题二：对IT企业来说大模型应用是“美丽的邂逅”还是“甜蜜的陷阱”？

a) 衍生议题1：大模型应用初期的高投入与长期回报之间如何平衡？

b) 衍生议题2：数据隐私与安全风险是否会成为IT企业拥抱大模型的关键阻力？

针对此议题，部分嘉宾持乐观态度，认为大模型应用对IT企业而言是一场“美丽的邂逅”。谭台哲指出，尽管IT企业在应用大模型时会面临高投入和数据隐私安全等挑战，但大模型的应用已成为不可逆转的趋势。企业应基于自身基础，稳步推动数字化和智能化进程，以应对挑战并把握未来发展的机遇。刘琦则强调，在数字化和智能化转型的道路上，企业应谨慎前行，逐步引入相关技术，而企业的核心竞争力最终将取决于其全面的数字化基础。黄慧武认为，大模型在应用过程中展现出巨大的潜力，但同时也伴随着数据隐私和安全等重大风险，这些风险可能成为其推广的主要障碍。

另一些嘉宾则持谨慎态度，认为大模型的应用初期虽看似高效益，但长远来看可能会成为一个“甜蜜的陷阱”。黄培涛指出，随着技术的发展，许多原本需要人工完成的工作可能会被自动化取代，从而引发企业裁员问题，甚至影响企业的生存。黄栋提到，大企业有能力通过高投入进行大模型试错并布局未来，而中小企业若过度投入大模型，可能会陷入“甜蜜陷阱”。刘同来则认为，某些国家可能通过设置障碍来影响其他国家的发展方向和思维方式，从而使其在发展过程中遭遇困难。相比之下，他认为数据隐私问题并非关键障碍。梅仲豪补充道，大模型应用是大势所趋，尽管数据隐私和安全问题可能带来一定阻力，但只要采取有效的防范措施，这些问题并非不可克服。苏勤亮认为，短期内大模型对普通AI企业的影响有限，但从长期来看，智能化将带来重大变革。虽然目前数据隐私问题尚不突出，但未来可能会成为严重障碍。

除此之外，还有嘉宾认为“美丽的邂逅”与“甜蜜的陷阱”是并存的。黄培涛认为，大模型能显著提高效率，尤其在企业降本增效方面发挥积极作用，但同时也面临一些挑战，如通用模型效果不佳以及高投入与长期回报之间的矛盾。陈先龙强调了产业链合作的重要性，并指出数据隐私和安全是关键因素，数据的拥有权将决定技术应用的成败。胡林则指出，大模型在推动传统行业数字化和智能化转型方面具有显著潜力，能够提升管理效率和服务质量。然而，在享受大模型带来的便利的同时，必须高度重视数据安全和隐私保护问题。

由论坛执行主席陈炳丰主持，思辨议题三正式展开：大模型应用对IT行业带来的改变是“微调”还是“巨震”？

a) 衍生议题1：大模型是否将彻底重塑IT行业的职业路径与组织结构？

b) 衍生议题2：技术创新与监管滞后之间的张力如何影响IT行业的未来发展？

针对这一议题，部分嘉宾认为大模型应用对IT行业的改变属于“微调”。陈先龙指出，尽管新技术的涌现可能引发行业变革，但在教育和知识传授领域，传统教学体系仍需反思与调整，以适应技术进步带来的新需求与挑战。

另一些嘉宾则持“巨震”观点。毛明志认为，大模型正在从底层改变生产力和产业结构，对各行业产生深远的颠覆性影响。在技术创新与监管滞后之间的挑战下，企业需明确自身定位，以应对未来的监管挑战。陈健庆指出，大模型的影响已广泛渗透至各行各业，并随着技术进步不断加剧，未来不仅IT行业，其他行业也将受到显著影响。陈俊颖认为，大模型技术的发展已经改变了人们的思维模式，进而影响其行为方式，从而引发整个行业和产业结构的深刻变革；尽管这一变革目前是缓慢发展着，看起来像是处于微调阶段，但她预测，未来五到十年内将对行业产生重大影响，引起“巨震”。 苏勤亮认为，智能化时代的到来将推动公司组织形式和产品形态的巨大变革，未来可能实现更为个性化和定制化的技术应用，甚至在代码和组织结构上呈现出扁平化和多样化的发展趋势。除此之外，黄栋认为，大模型能否引发行业的“巨震”式变革，关键在于其能否显著提升生产力。目前，在一些行业如设计和艺术创作中，已初步展现出变革潜力；而在传统行业如机械制造、农业生产和航空航天中，“巨震”效应仍需时间积累和技术突破。刘琦从教育行业角度出发，强调科研的关键在于培养学生独立自主的思维模式和能力，过度依赖捷径或他人帮助会限制学生的成长。真正的科研应着重培养解决问题的能力，而非依赖外部资源。刘李则认为，大模型在教育中的应用能够有效激发学生的创新思维，改变传统教学模式，帮助学生更好地思考问题。然而，在科研中，学生仍需具备独立思考和创新能力，尤其在学术发展中，博士生应在导师的指导下逐步培养自主提出研究问题的能力。也有专家指出，大模型在科研中的应用可以极大提高工作效率，特别是在处理复杂数据时，能够节省大量时间和精力，有助于验证和解决复杂问题。

嘉宾热议

在思辨环节之后，广东工业大学创新创业学院院长谢光强依次为各位思辨嘉宾颁发了感谢牌。此次论坛历时四个多小时，最后由YOCSEF广州主席李冠彬对此次论坛进行了总结并表示肯定。

主席、执行主席、引导嘉宾、思辨嘉宾合影留念

与会嘉宾合影留念

本次论坛围绕“大模型应用与IT行业的未来”这一主题，汇聚了来自学术界与业界的众多专家，共同探讨了大模型技术的应用潜力及其所面临的挑战。论坛全面总结了大模型在技术创新、职业路径重塑、产业结构变革等方面产生的深远影响，并为与会者提供了关于大模型应用的深刻见解，同时提出了大模型时代下IT行业未来发展的多种可能性路径。相信这些讨论和观点将为相关领域的从业人员提供重要的参考与借鉴。最后，论坛在轻松而热烈的氛围中圆满落幕。