6月27日，由香港科技大学（广州）与特斯联共同打造的“数字世界”联合研究中心正式揭牌成立，该研究重心旨在推进人工智能物联网（AIoT）领域重大科研项目攻关与落地应用，将以特斯联在全球范围内的AIoT应用场景为基础，充分融汇香港科技大学（广州）全球领先的科研实力，推进包括泛在智能物联网的中台架构打造、城市级物联网平台的运维框架构建、泛在智能多功能节点的高效组网和资源的调度应用等重点科研攻关项目，致力于成为全球以“数字经济”为科研落地方向的核心科研落地平台。
活动当天，香港科技大学(广州)校长倪明选，校长特别助理兼校长办公室主任李斌，协理副校长（研究）伍楷舜，社会枢纽院长、讲座教授、创新创业与公共政策学域署理主任谢丹阳，特斯联创始人兼CEO艾渝，特斯联高级副总裁刘斌，特斯联高级副总裁朱华成等校、企领导出席了“数字世界”联合研究中心的揭牌仪式。
香港科技大学(广州)校长倪明选（左三）、校长特别助理兼校长办公室主任李斌（左二）、协理副校长（研究）伍楷舜（左一），以及特斯联创始人兼CEO艾渝（右三）、特斯联高级副总裁朱华成（右二）、特斯联高级副总裁刘斌（右一）共同为“数字世界”联合研究中心揭牌
创新人才培育模式，学以致用
香港科技大学（广州）校长倪明选在揭牌仪式上提到，智慧城市的发展，让科技应用深入到城市的方方面面。信息的互联互通，将大大加速各城市经济要素的区域流动。
倪明选指出，个性化、定制化的城市服务将成为未来数字世界的核心，与特斯联成立“数字世界联合研究中心”后，港科大（广州）将与特斯联一起组建一支技术团队，通过申报产学研合作及开发项目，共同推广关键技术的应用，培育更多优秀的产业人才，赋能城市科技的未来发展，助力大湾区科技创新、产教融合，助推智能新经济产业的蓬勃发展。
香港科技大学(广州)校长倪明选在揭牌仪式上致辞
随着ChatGPT、大模型等技术的发展，一个更加数字化、智能化世界正在加速到来。科技的进程迫使人类思考该如何与时俱进、驾驭技术浪潮才能使技术更好地服务于人。“数字世界”联合研究中心亦由此发端。
科技的快速迭代让我们不断思考，该如何与时俱进，技术在推动生产力变革的同时，也推动了生产关系的重组，以实现让科技更好地服务于人类。
特斯联创始人兼CEO艾渝在会上表示，以好奇心驱动的产业研究，以科研落地为任务的业务导向，从实践中来，到实践中去，这些港科大身上全球领先研究型高校的基因，正式双方达成合作的基石。
联合研究中心将打造开放的国际科技创新平台，并以此构建起内地与香港，乃至国际科技交流的桥梁；以优质的科研、实践环境吸引到专业的人才以及创新的项目，助力粤港澳大湾区进一步打造成为全新的科技战略高地及人才集聚高地，持续发挥“创业者精神”，用创新与连接重塑未来科技的新世界。
特斯联创始人兼CEO艾渝在揭牌仪式上致辞
据介绍，由香港科技大学（广州）与特斯联共同打造的“数字世界”联合研究中心坐落于港科大（广州）校园内，占地约306平方米。中心依托各方特长，汇集双方优势资源，专注于探索以每个用户为中心的个性化、定制化服务理论基础及技术框架，中心每年将开展3-5个具体研发项目，以期全面推动面向AGI时代智慧城市运行的多元、平等，及效率。
“数字世界”联合研究中心主任由杨旸博士担任，第一届科学委员会委员由香港科技大学(广州)与特斯联共同提名选出，香港科技大学（广州）信息枢纽院长，讲座教授陈雷、香港科技大学（广州）社会枢纽院长，讲座教授，创新创业与公共政策学域署理主任谢丹阳、特斯联首席技术官华先胜、特斯联高级副总裁刘斌成为第一届科学委员会委员。
香港科技大学（广州）外景
一直以来，中国在科技领域的前沿探索得以走在世界前列，当中既离不开一些资深的华人科学家们在该领域打下了坚实的基础，同时也离不开未来的主力军——青年学生们。
此次特斯联与港科大（广州）的合作，同样是对传统人才培育模式的创新。
今天，每个人都需要能提供最精准的、最友好的、来源最集约的服务模式，基于这一思路出发，杨旸博士认为，教育也应该做个性化的创新和改革。“学术研究与产业应用间的距离是长期制约着两者发展的隐形挑战。通过此次合作，特斯联将人才的储备工作前置，深入参与到教培环节，缩短了专业人才从实验室到产业端的距离。”
“数字世界”联合研究中心主任兼第一届科学委员会委员杨旸博士向与会嘉宾介绍中心规划
聚焦AIoT大模型，瞄准“4+1”场景
将行业Know-How纳入大模型建设中，对今天参与 AI 竞赛十分关键。
活动现场，特斯联高级副总裁刘斌同雷峰网在内的一众媒体交流时透露，目前，特斯联正打造XGPT产品体系，该项目由特斯联CTO华先胜亲自带领研发的，聚焦AIoT领域，瞄准特斯联“4+1”场景（即楼宇、社区、园区、城区和“双碳”），以实现技术与场景紧密地绑定。
例如在建筑管理场景中，打造一个以智慧建筑、楼宇管理的大模型，通过大模型的赋能，能够对智慧建筑日常管理时所遇到的行业性问题提供针对性、有效的解决方案。
刘斌表示，“特斯联的大模型不是去做知识问答、或通过语义生成一张图画，我们会更加针对性结合特斯联现在的业务场景，结合自己的行业Know-How，在真实的业务场景下用业务数据来实现训练，所得训练结果通过互联网手段、可以反向影响当前的物理空间，改变它、并在改变之后会形成新的数据来循环、迭代对这个模型进行调优和训练学习。这是特斯联想做的事情。”
据不完全统计，自三四月份以来，当前国内已发布的大模型成果超过70个，对应不同行业、不同应用场景，各个大厂和研究机构纷纷加入资源竞赛的大模型游戏。
在这样激烈的竞争下，香港科技大学（广州）信息枢纽院长、讲座教授陈雷指出，联合研究中心看到的机会点在前端和后端：前端，即足够多的数据，解决模型基础的语言理解和推理能力；后端，即如何做训练，用怎样的提问方式和顺序排列让模型迅速做出反应回答问题，同时还需要有人的参与，由人来判断大模型给出答案的正确与否。“大模型带来了很多的红利，不管是语言理解、视频生成、还是文本生成等等，有很多的机会点摆在我们面前，也是未来我们实验室可以做出相应研究的方向。”
（雷峰网雷峰网(公众号：雷峰网)）
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刘路遥