上海人工智能实验室领军科学家欧阳万里表示，未来数据+算力的AI能力增长方式极限或将到来，同时探索通用模型与专用模型结合、“通专融合”的道路，呼吁 AI 研发者走上一条通专融合的道路，并期待未来在国计民生中利用大模型、具身智能等技术赋能更多产业领域。
：我们生活在一个信息爆炸的时代，每时每刻都面临着各种各样的数据和信息需求。在这个背景下，人工智能技术正在发挥着越来越重要的作用。据中国工程院院士欧阳万里表示，“未来数据+算力的AI能力增长方式极限或将到来，同时探索通用模型与专用模型结合、「通专融合」的道路，呼吁 AI 研发者走上一条通专融合的道路，并期待未来在国计民生中利用大模型、具身智能等技术赋能更多产业领域。”以下是对此观点的一些看法。
首先，从数据的角度来看，数据是AI发展的基础。随着大数据时代的到来，我们需要大量的数据来训练和优化AI模型。因此，数据驱动的AI模式已经成为未来的发展趋势。然而，过度依赖数据可能会导致数据隐私问题。在这种情况下，数据的处理和分析需要考虑到隐私保护的问题。因此，如何在使用数据的同时保护个人隐私，是一个值得深思的问题。
其次，从算力的角度来看，计算力是AI发展的关键。当前，AI技术的发展已经离不开强大的计算能力的支持。然而，过度依赖计算力也可能带来能源消耗过大的问题。因此，如何在发展AI的同时减少对计算资源的需求，也是一个值得研究的问题。
然后，从通用模型和专用模型的结合角度来看，通用模型和专用模型相结合可以实现AI模型的个性化和定制化。例如，通过结合专门设计的模型和通用的算法，我们可以让AI模型更好地服务于各个领域。这种结合不仅可以提高AI的效率，还可以使其更加符合用户的需求。
最后，从“通专融合”的道路来看，人工智能的发展应该是一种跨界合作的过程。这包括科学研究、技术创新、产业应用等多个环节。只有这样，我们才能真正实现AI技术的发展和应用。
总的来说，未来的数据+算力的AI能力增长方式极限预计将到来。因此，我们应该积极探索通用模型与专用模型结合、「通专融合」的道路，让AI技术更好地服务于我们的生活。同时，我们也应该关注数据隐私和计算资源的问题，以及如何通过跨界合作实现AI技术的发展和应用。