专访UEM人工智能硕士彭瑾瑜:AI不仅是技术,更像是一种全新的思维方式

专访UEM人工智能硕士彭瑾瑜:AI不仅是技术,更像是一种全新的思维方式

2025 / 01 / 17

从微软技术顾问到北京中燕信息技术有限公司CTO,彭瑾瑜以丰富的经验和深刻的洞察见证了技术革新的每一步。
在互联网兴起的时代,他就乐于钻研新技术的开发,为超过800所大学提供过独立站点。如今作为公司的技术负责人,他目标一直没有改变,即为公司的技术管理和创新提供土壤。
如今,他选择继续在科技浪潮中前行,攻读马德里欧洲大学(Universidad Europea MADRID,UEM)人工智能硕士,把前沿的专业知识运用到商业领域中,创造更大的社会和经济价值。
对于如今的人工智能浪潮,他有着自己的见解,一起来听他的讲述——

工业4.0 AI潮会是“昙花一现”吗

我们可以从互联网的发展来看如今的AI。
互联网诞生之初,大众对其认知和接受程度有限。早期互联网主要应用于军事和科研,例如美国国防部高级研究计划局(DARPA)建立的阿帕网(ARPANET),其目的是为了在战争时期保障通信的稳定性。当时,人们很难想象互联网会如何改变日常生活,多数人认为它只是一种专业技术工具,与普通民众关系不大。
然而,随着技术的不断进步,特别是万维网的出现,彻底改变了人们获取信息、交流沟通、购物娱乐等方式,实现了爆发式增长,成为现代社会不可或缺的一部分。
人工智能的发展历程也颇为相似。人工智能在初始阶段,概念较为抽象,仅存在于实验室和学术研究中,大众对其了解甚少。20世纪50年代刚兴起时,它主要是科学家们探索计算机模拟人类智能的理论研究。当时,人工智能面临诸多技术难题,如计算能力有限、算法不够成熟等,导致其实际应用场景非常有限,很多人对其发展前景持怀疑态度。
但近年来,随着技术突破,人工智能在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了巨大成功,广泛应用于医疗、交通、金融、安防等众多行业,从实验室走向了实际生活,呈现出爆发式的发展态势。
AI于各行各业引发变革
我们大众所熟知的人工智能应用大多数是生成式AI,但其实在许多领域人工智能也已经掀起了变革。
在医疗领域,AI可以被用于疾病诊断、医疗影像分析等方面,能够帮助医生提高诊断准确性、缩短诊断时间,为患者提供更个性化的治疗方案。例如,IBM的Watson for Oncology系统就可以辅助医生进行癌症诊断和治疗方案制定。
在交通领域,自动驾驶技术是人工智能的重要应用方向,这有望提高交通效率、减少交通事故,改变未来的出行方式。
制造业中,人工智能实现了生产过程的智能化监控、预测性维护和质量控制,提高了生产效率和产品质量,如富士康等企业引入人工智能技术实现生产线的自动化升级。
教育领域的智能教育系统能够根据学生的学习情况提供个性化的学习路径和辅导,改变传统教学模式。
技术迭代是人类进化的表现,有很多人害怕AI会取代我们的工作岗位,虽然他们的担忧不无道理,但反过来看技术也带来了效率和质量的提升。
还是回头看互联网的发展,如今移动应用几乎渗透到了所有行业,改变了传统产业的运作模式。电子商务打破了传统实体店的销售模式,移动支付推动了金融行业的创新,社交媒体改变了信息传播的格局,让普通人成为内容生产者……可以说互联网的诞生才催生出了这些新的商业模式、新的业态。因此,人们应该拥抱变化、学习技术,而非一直否定,或者惧怕被淘汰。

在UEM的收获直接运用于工作
通过UEM的理论课程,我对机器学习和深度学习这些技术的底层逻辑有了一些更扎实的认识,也把这些知识运用到了实际项目当中,学会了怎么用AI去解决真实的业务问题,像如何优化数据处理流程,提升客户服务的一些智能化水平等等,就以我们自己公司的案例来看:之前我们企业内部自主研发云盘用于存储资料、管理项目文档等,为了符合国资委、中石化规范及后期审计要求,这些文档十分庞大,而部分内容与研发无关,就会造成提取信息困难,传递断档。
后来我利用大模型接入云盘,资料进知识库后,通过AI基础的总结和知识问答方式,为项目组人员提供初步信息,减少反复沟通,形成了一个企业内部的GPT,提升了管理和工作效率。
另外,质量技术部在测试、文档审查等方面原本花费大量时间,现在运用AI,可对文档初步审查、根据需求文档自动编写测试用例让测试人员校对,还能根据接口说明文档生成测试用例、测试脚本并自动执行,整个过程有记录,便于查看,节约了人力物力。
除了实践知识,这段学习也是让我产生了一些新的感悟。AI不仅仅是一个技术,它更像是一种全新的思维方式,它教会我们去从数据中去寻找一些规律,去用算法去做出更精准的一些决策。这种思维方式不仅对技术有帮助,对企业的管理和战略的规划也有很大的启发。

致后辈们:带着问题去学习
UEM的课程会比较注重实用性,是由浅至深的体系课程,前期会讲述底层逻辑、AI 历史等内容帮助学生了解相关知识,后续课程能覆盖视觉算法、数据应用、大语言模型等流行实用技术,对于已经入行的学生来说不会与工作及未来规划脱节。
如果是0基础的同学,我的建议是首先需要具备一定的编程基础,掌握如Python等语言。其次,应避免仅理论学习,多参与实际项目。在条件不足时,可以多关注开源社区,参与开源项目的修改和扩展,利用丰富的工具提升技术能力。
同时,我们的学习应该带着问题进行,先联想课程内容与实际场景的关联,再深入学习知识点。对于难点,可以采用对话式的学习。这一点,UEM的课程交流互动环节就非常实用,我们每隔两三周会有一个线上交流,同学之间的跨界思维碰撞具有很高的价值,比如之前我提到的公司内部档案管理,当时我就是通过UEM的交流活动得到了前辈的指导,这一点真的是受益匪浅,帮我解决了工作中的一个大难题。

结语
从数字化到数智化,我们的技术一直是在进步的,相信人工智能将为人类社会带来更多的便利和变革,加入UEM,一起去探索未知,去拥抱变化。

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