【文/观察者网 张菁娟】
从飞机机翼优化到各类工程设计，人工智能（AI）的操控语言究竟该选择中文还是英文？清华大学航天航空学院陈海昕教授团队的最新研究给出了回答。
据香港英文媒体《南华早报》报道，这项4月底被《航空学报》录用的研究显示，相较于英文指令，中文在一定程度上优于英文，但目前这一优势尚不显著。
报道称，该团队搭建了一款高性能智能体，并以超临界翼型减阻问题作为测试算例，开展相关实验研究。
据介绍，这是一种基于视觉语言模型（VLM）的知识驱动气动设计智能体框架，该框架通过引入气动领域知识与设计历史，引导VLM对翼型几何特征、流场结构及气动性能之间的关系进行综合理解与推理，从而给出具有物理可解释性的设计决策。
在该框架中，大语言模型通过分析气动状态特征、设计历史以及领域知识，生成具有物理意义的几何修改策略；数值气动分析工具则对生成的设计方案进行精确评估，并将性能反馈用于智能体的学习过程。
研究团队很快发现了一项值得关注的现象：在未进行气动任务微调时，中文指令在一定程度上表现出略优于英文指令的初始效果。
报道称，这意味着对于未经过专项训练的人工智能模型而言，中文在工程场景表述与直观语义表达上具备潜在优势。
相较于英文，汉字能够以更凝练、语义更紧凑的方式，直观传递复杂且细分的工程专业概念。
知识驱动的视觉语言模型气动设计智能体总体架构 陈海昕教授团队
然而，在引入基于气动反馈的微调训练后，不同语言指令下的性能基本趋于一致，表明针对气动设计任务的微调过程对智能体性能的提升作用显著强于提示语言本身的影响。
《南华早报》表示，该研究结论恰逢人工智能领域激烈的国际竞争阶段。中美两国正全力角逐人工智能领域主导权，能用本土语言操控工业人工智能，已然成为一项强大的战略资产。
不可否认的是，目前全球多数前沿人工智能模型仍以英文为底层基础语言，全球科研文献也普遍以英文为主流载体。陈海昕团队援引过往相关研究表示，在通用大模型中，英文指令通常具有更高的表达稳定性和知识覆盖度，而中文指令在工程语境表达、语义直观性以及与本土模型、工程规范的贴合性方面具有潜在优势。
如今中国拥有全球规模最庞大的工程师与科研人才队伍，每年国内工科毕业生人数更是远超美国，比例超五倍，绝大多数国内工程从业者日常均使用中文操作各类人工智能设计工具。
不少科研学者认为，这种庞大的本土人才基数与使用习惯，将催生出规模庞大的人机协同专业人才队伍，进一步加速工程领域的技术创新进程。
