“靠堆砌算力的‘暴力计算’模式面临着芯片工艺、能源消耗等诸多制约。这不应该是我们发展人工智能的最佳路径。”全国政协委员、中国工程院院士邓中翰日前在接受上海证券报记者采访时表示，今年全国两会，他建议，在基础理论和芯片架构上创新开拓，走出一条通用人工智能的全新赛道。
如何破解“暴力计算”模式的瓶颈？这是邓中翰关注的重点。基于团队多年的技术研发与产业化实践，他提出一套名为“元计算”的技术路线。
什么是元计算？它又如何区别于现行通用的“暴力计算”？邓中翰用一个生动的比喻解释了两者的本质差异：如果说“暴力计算”像是一个地毯式排查的检修工，在浩瀚的芯片电路图中不看图纸、不分析原理，只是拿着万用表逐个测试，直至“碰”到故障位置；元计算更像是一位经验丰富的老工程师——它先分析电路的拓扑结构，判断故障最可能出现在哪里，并利用过往经验缩小排查范围，进而定位问题。
“‘暴力计算’是用堆砌数据的蛮力对抗复杂度，元计算是用更贴近人脑思维的策略驾驭复杂度。”邓中翰表示，人工智能元计算算法，将知识检索、逻辑推理、规则约束、空间理解与深度学习有机融合，可以提升效能和安全可控性，并减少大模型幻觉。
在邓中翰看来，无论是实际需要，还是工艺制程制约等角度，都决定了我国发展人工智能不能只简单地模仿西方的“暴力计算”技术路线，而应结合国情，通过自主创新，实现换道超车。
基于上述创新思路，技术落地也找到了突破口。针对元计算技术，邓中翰所在的“数字感知芯片技术全国重点实验室”自主提出并持续优化了新型芯片架构——多核异构XPU架构。该架构通过在单颗芯片内集成部署多个专用计算单元，高效实现了数据驱动、知识驱动等多种算法模式的深度融合。
这种从理论到架构的革新，已经结出产业化成果，在实践中实现了“芯片—模型—场景”的全链路技术闭环。邓中翰介绍，基于元计算和XPU架构芯片的解决方案，已在城市与社区治理、公共安全、林草野保、重大项目建设等多元化场景中实现了规模化应用，有效破解了行业长期存在的“算力适配难、场景落地贵、定制门槛高”等痛点。
技术突破之外，他也着眼于产业的未来。他建议，通过示范引领，推动元计算与XPU芯片技术更快、更好地赋能千行百业。在政策支持方面，进一步细化《“人工智能+制造”专项行动实施意见》中关于元计算、XPU芯片领域的扶持政策，重点向核心技术攻关、生态建设、场景应用倾斜，推动形成全链条突破、全场景落地的新格局。
结合政府工作报告中“健全数据要素基础制度”的工作规划，他认为，当前数据从资源转化为要素的过程中，还存在数据权属界定不清、收益分配规则不明等堵点，这是他今年提案的另一重点。
他介绍，我国80%以上的社会数据是视频数据，日均产生超过1000PB的海量公共视频数据，但利用率却不足3%，数据价值远未得到充分释放。在他看来，要突破这一堵点，核心在于加快完善数据资产化的顶层制度。
邓中翰建议：一方面，在制度方面由相关部门出台公共视频数据资产化相关管理办法，明确公共视频数据中原始数据、结构化数据、衍生统计数据的权属划分，界定各参与方的权利和收益分配比例；另一方面，完善数据要素市场标准体系，打通“采集—确权—上链—交易—审计”全流程规则，让数据交易有章可循。同时，他还建议，把“基于人工智能的数据要素应用”纳入“人工智能+”重点领域，构建数据要素价值闭环。
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