随着人工智能技术的迅猛发展，计算能力和应用场景不断拓展，围绕该领域的讨论不仅聚焦于智能水平的提升，也越来越关注其背后的能源消耗问题。虽然人工智能在运算速度、数据处理和模式识别等方面已经超过了人类，但在能耗效率上却远远落后于自然进化数百万年的生物大脑。这种能耗差距不仅揭示了生物智能的独特优势，也提醒我们在迈向更为高级的通用人工智能过程中，能源效率是必须正视和解决的关键难题。人类大脑拥有约一千亿个神经元，整体功率消耗仅约为12瓦，甚至比一只普通灯泡的耗能还低。相比之下，一台普通笔记本电脑的处理器功耗大约在150瓦级别，而全球最快的超级计算机为了支撑复杂的计算任务，其能耗甚至高达数千万瓦。针对人脑的模拟项目，如瑞士的蓝脑计划估算，要精确复现大脑活动，所需的电力高达数十亿瓦，显示出现代数字计算体系在能耗方面的巨大挑战。
这种能耗上的巨大反差昭示着人工智能若要达到甚至超越人类灵活多样的认知能力，不仅需要计算模型的升级优化，更需要能源利用方式的根本性变革。当前训练一个大型AI语言模型，如ChatGPT-3所耗电量相当于百余个美国家庭一年的用电量，这一现实令人深思科技进步背后的环境与经济成本。虽然科技界和产业界积极投入到节能芯片设计和低功耗算法的研发中，采取更为高效的计算框架以期降低碳足迹，但整体上行业的能源消耗仍在持续增长。面对生物智能在节能方面的典范价值，人工智能正试图借鉴大脑计算的独特机制。传统数字计算依赖于精确的门限和严格的数据处理，尽管可靠但能量消耗巨大。相反，大脑的运行机制更加灵活而容错，它允许“足够准确”的信息处理，而非追求绝对精确，从而大幅降低了能耗。
此外，人脑还可以根据任务的复杂度调节神经活动强度，避免不必要的能源浪费。而人工智能系统在能耗自适应方面的进步尚处于起步阶段。另一个不可忽视的因素是“具身性”，即智能的产生不仅仅依赖大脑或计算单元，而是与身体及环境的相互作用密切相关。著名神经科学家Antonio Damasio指出，意识与认知是脑、身体和环境多维互动的产物，智能体现为感知、执行和反馈的动态整合。生物个体通过运动、感官输入、自我调节实现高效的信息处理，而这恰恰是当前大多数AI系统所缺乏的。机器人和自动驾驶技术虽在模仿这一过程，但在人类精妙的知觉运动协调方面尚有显著差距。
协调复杂的空间认知和精细操作不仅考验计算能力，更对能源效率提出更高要求。正因如此，未来发展通用人工智能或许需要更紧密融合“身体”和环境，实现智能的有机扩展。除此之外，人类智能的另一个优势在于集体协作。多个人脑组成的团队能够产生超越个体能力的创新思维。高效的团队协作孕育出更具创造力和适应力的解决方案，而这是目前AI在情感理解、情境把握和多维联想方面尚难企及的领域。发挥人体生物智能在团队中的协同作用，有助于更好地弥补技术的不足，推动社会、科技的整体进步。
如何在人机共融的时代保持优势？首先是关注并呵护自身的身体和心理健康，通过规律运动、充足睡眠和合理饮食保持认知的最佳状态。其次是促进有效沟通和团队协作，克服文化、制度等障碍，激发集体智慧的最大潜能。此外，个性化的成长方案以及团队发展的科学方法，对应对未来智能时代的挑战至关重要。人工智能技术不断升级的同时，深刻理解并应用生物智能的高效原则，将在行业节能减排和创新发展中扮演举足轻重的角色。关注生物脑的节能秘密，不仅对AI研发者具有启示意义，也为全球可持续发展提供了宝贵思路。未来智能技术的进步及其社会价值的实现，将越来越依赖于如何平衡性能和能源消耗，同时尊重并借鉴自然界久经考验的智慧模式。
科技和人类携手共进，以节能为基石，拥抱一个更智能、更绿色、更互联的未来，正是我们共同努力的目标与希望所在。
