医疗保健服务的数字化可能会发生在以下的领域，比如，更快、更准确、更早的诊断，这既基于诊断设备的新技术进步，也基于更好地利用记录的临床信息，并且根据信息的聚类标记出那些更有可能患上更严重疾病的患者。显而易见，在人工智能诊断成像和其他诊断支持领域将会获得持续的投资。但是可能主要是在我们照顾病人的方法上，我们可以更多地去利用智能手表等等可穿戴设备中的信息，而小型护理诊断设备可以潜在的增加我们只需要最小的医疗或者护理接触，向患者提供的医疗服务的比例，而这也将会提高整个医疗卫生系统的效率，甚至包括在研发方面数字赋能可能会使临床事业更快，成本也更低，而这显然对那些围绕着新技术开发创新的主要制药公司来说将会具有非常重大的商业利益。但另一方面他们又必须通过真正巨大而昂贵的实验来实现药物注册，这也不可避免的拖延了时间，同时也增加了治疗创新的成本，而我认为在这个领域，数字赋能无疑将会为下游带来红利。

最近我们经历的最深刻的变革之一，就是人工智能的发展，尤其是生成式人工智能。ChatGPT正在改变我们的工作方式、思考方式和沟通方式，这实质上支撑着数字经济。ChatGPT向我们展示了个人可以将这项技术应用到自己的生活中。我们来设想一下，媒体、新闻业创作者无论写文章，还是制作图片或视频，在未来都可以使用生成式人工智能来做，这使得他们的工作更加高效，工作的性质也会发生变化。那些不接受数字经济的人，那些不使用这项技术的公司，因为缺乏较高的效率和创造力，将无法与之竞争。

今天的人工智能实际上是人类把我们的认知以语言的方式表达出来之后，用一个神经网络模型训练出来的大型的超大规模的模型。如果说今天的语言大模型是信息服务，有一个巨大的升级的话，那视觉和通用感知将使得以自动驾驶、机器人为代表的实体智能，在我们的工作和生活中发挥更大的影响。语言类模型很重要，可以说是未来大模型的基础。但它也远远不是全部，特别是面向实体世界，还需要视觉、其他的感知手段。大模型的爆发就是从信息类的智能往实体类的智能发展，人工智能的感知能力会大幅度提升，此前预期的纯无人驾驶还有包括机器人进入制造业、家庭有可能在几十年内发生。尽管今天人工智能很强大，但人工智能跟人脑信号的处理方法还是有很大的差别。因此这个方向也会有很大的发展空间，例如，类脑智能必然会在未来更强的人工智能发挥基本的作用。未来三年模型一定会从语言扩散到视觉、听觉、具身、行动、机器人、自动驾驶这些方向，未来十年我们一定会处在一个智力的时代。

从整个市场形态来看，我们看到国际IT产业从芯片到操作系统，到数据库，到中间件乃至于到云边端的一种软件和设备的发展模式，开源模式是一种非常有竞争力的形态。所以我们要提高生态位，必须打造这样一个舞台。用一个大剧场来比喻，要在这个剧场上去演出具有世界影响力的中国剧目，也就是说我们今天要提高在人工智能开源领域的影响力，就要构建起这样一个服务全球的中国人工智能开源创新平台。所以我们相信，我们今天面对的人工智能世界仍然是一个不确定的世界，需要多样性来适应。