听·讲座｜2026决胜AI：大模型驱动新质生产力
2026年7月11日，中山大学岭南学院“前沿智汇”系列讲座——“2026决胜AI：大模型驱动新质生产力”在MBA大楼702举行。本次讲座特邀中山大学副教授、博士生导师沈颖担任主讲嘉宾。沈颖老师长期深耕人工智能、大语言模型、多模态计算及具身智能领域，学术成果与产业实践并重。讲座吸引了众多师生、校友及业界人士参与，现场反响热烈。
智能“奇点”临近：从理解语言到重构世界
讲座伊始，沈颖老师从人工智能的世纪发展史切入，指出智能的“奇点”正在临近——AI已从感知、认知阶段迈入具备“博闻强识”能力、能够“举一反三”重构世界的全新阶段。她强调，大模型不仅改变了人机交互方式，更成为驱动新质生产力发展的核心引擎，正在深刻重塑各行各业的底层逻辑。
你的专属“数字员工”：AI工具重塑办公新范式
随后，沈颖老师围绕大模型的落地应用，分享了团队近年来在政、企、民生等领域的丰富实战案例。在“数字员工”与智能化办公方面，她详细拆解了如何运用大模型技术，为政府及企业打造智能问答系统、自动排班与值班快报生成、劳动仲裁文书辅助撰写等解决方案，实现人力成本的指数级下降。她特别提到为某地公安局开发的警情写作系统，能在报案人话音未落时自动生成报告，将民警从繁琐的文书工作中解放出来。
场景大爆炸：找准AI赋能落地的“第一枪”
讲座的高潮聚焦于大模型的场景化落地与“第一枪”。沈颖老师指出，2026年将是AI从技术探索走向产业深水区的关键一年。她结合团队最新案例，生动展示了AI如何与视觉技术结合，打造消防“火眼金睛”——通过摄像头在9秒内识别烟雾、实现火情秒级预警；如何赋能无人机与特种机器人，完成高危环境下的自主巡检与灭火作业；如何通过步态分析实现人员疲劳度与心理状态的非接触式评估。这些案例充分说明，找准场景、解决真问题，是AI释放新质生产力的关键。
互动与展望
在互动环节，同学们就大模型的技术选型、行业落地挑战等细节踊跃提问。沈老师分享了自己训练的飞书私人小助手及“爱马仕”等工具的使用心得，并推荐了对代码能力要求较低的本地模型部署工具供大家探索。
整场讲座深入浅出，干货满满，既有前沿技术高度，又充满生动的落地实践。最后，学生代表向沈颖老师献花致谢，讲座在热烈的掌声中圆满结束。
中山大学岭南学院数字经济硕士项目“前沿智汇”系列讲座持续围绕人工智能、数据要素、数字金融等前沿话题，邀请业界领袖与学术大咖，搭建产学研深度对话的高端交流平台。学院数字经济硕士项目2027级招生工作已启动，欢迎关注。
心得体会
张陶劼 25PA班
这次讲座里，自动驾驶的盲区协同和步态心理监测两个场景，最让我感受到AI从感知走向认知的关键：单点感知层远远不够。自动驾驶靠激光雷达、雷达、摄像头解决单车视野盲区，但真正化解鬼探头的不是传感器堆叠，而是车辆间的握手协议——前车发现隐患后主动广播给后车，把单车感知升级为车队级协同感知，极大拓展了场景和效率边界。
步态心理监测则展示了感知如何绕开人为掩饰获得更可信的认知输入：传统量表依赖自述，容易被伪装；摄像头记录自然行走的步频、摆臂、头部姿态，构建骨骼节点模型后，AI能从动作细节读出心理压力，这种无扰感知加客观建模，比直接提问更接近真实判断。两个案例说明，AI以及各类系统累积瓶颈往往不在算法本身，而在感知机制和维度能否让输入数据足够充足、可靠。
沈婷婷 25PB班
今天有幸聆听中山大学沈颖副教授关于"前沿智汇--2026决胜AI：大模型驱动新质生产力"的讲座，其中AI视觉技术的几个应用场景令我印象深刻，深感人工智能已从"看得清"迈向"看得懂"。
在无人驾驶领域，"握手协议"的设计让我看到了车路协同的精妙。当前车通过多机位摄像头发现盲区有人突然切出，可即时通过数据协议直接向后车传递预警，后车即使未直接目击，也能基于信任机制提前制动。这种车与车之间的"直接对话"，不依赖云端中转，响应更快、可靠性更高，正在重新定义道路安全。
更令我震撼的是AI从"看物"到"看人"的跨越。在消防场景中，摄像头成为不眠不休的"吹哨人"，能在9秒内识别烟雾，将事后追溯变为实时预警。而在医院系统中，无扰式步态识别系统通过视频监控分析患者的行走姿态、步频步幅等细微特征，在患者毫无察觉的情况下判断其是否抑郁，实现了精准关怀。这种"察言观色"的能力，正是AI从工具向伙伴进化的体现。
尤其触动我的是疲劳状态识别。消防驾驶员从打火到灭火全程精神紧绷，AI通过捕捉眼神发直、眼皮下垂等细微特征，及时发现疲劳迹象。这不仅是技术突破，更体现了集体对个人的温度。
从车与车的握手，到摄像头对烟雾的警觉，再到对人的细微观察，我深刻感受到：真正的新质生产力，不是冰冷的算力堆砌，而是让技术拥有"眼睛"和"温度"，守护看不见的安全。
邓冲 25PC班
非常有幸聆听沈老师的专题分享，作为身处技术一线的 IT 从业者，我感触颇深。当下人工智能飞速迭代的发展浪潮中，日常更多关注在大模型能力升级、智能体工具的功能突破，常常沉迷于技术参数与能力边界，对 AI 在真实企业场景的落地价值感知片面零散。沈老师分享的全行业场景大爆炸案例，覆盖政务、医疗、教育等多元领域，具象呈现了 AI 从技术概念落地为业务提效、流程重构的完整路径，让我跳出纯技术视角，真正读懂了人工智能赋能产业的实际价值与深层逻辑。这场分享也让我更加坚信，人工智能绝非实验室中的前沿概念，而是将深度重构生产方式、催生巨大社会变革的核心生产力。后续我也会更关注技术落地实践，让技术能力真正对接产业真实需求。
