张宏江认为，智源研究院将人工智能领域的优秀人才聚在一起，探索并成功找到一个能够产生原始创新与长期影响的领域，即超大规模预训练模型；智源将围绕悟道巨模型构建生态系统，一方面不断去撑开深度学习的瓶颈，更重要的是这个探索表明，在中国同样有开放、自由、足以做出全球顶尖研究的环境。
张宏江于2018 年 11 月正式出任北京智源人工智能研究院（以下简称智源研究院）理事长，继参与创立微软亚洲研究院、创立微软亚洲工程院、担任微软亚太研发集团 CTO 和金山集团 CEO 之后，再度执掌一家以研究为一大核心使命的中心。
在微软的 12 年里，张宏江和他的同事们在中国创建了一座世界一流的企业研究院和一所全球领先的高水平核心软件产品研发机构。在金山的 5 年里，他帮助这艘中国本土软件行业的旗舰完成了移动互联时代的成功转型。因此，不难想象有很多双眼睛都在看着，加入智源研究院的这段时间里，张宏江和他的团队都做了些什么。
作为依托北京市科委和海淀区政府成立的新型 AI 研发机构，智源研究院确立了三项重要任务：一是构筑一个社区；二是打造一个真正适合青年科学家成长的平台；三是专注于一些可能产生原始创新与长期影响的领域，包括过往投入不足、重视度不够的领域。
在 2021 年 6 月 1 日举行第三届智源大会上，张宏江接受了专访表示，随着会上悟道 2.0 巨模型的发布，他认为智源研究院成立两年多以来，通过智源模式成功聚集起一批优秀的青年科学家，初步建立了社区，并将大模型+大算力明确作为探索通用人工智能的路径之一，而 AI 大模型不仅本身是一个可能产生原始创新与长期影响的领域，还将成为一个平台，催生更多世界级的成果。
更重要的，张宏江指出：他愿意将悟道 2.0 视为北京乃至中国人工智能发展的一座里程碑，它的成功表明，在中国同样有能够做出全球顶级研究的环境！
在1993 年 1 月，张宏江以第一作者的身份在同行评议期刊Multimedia Systems的创刊号上发表论文Automatic partitioning of full-motion video，这篇文章建立了现代视频检索和内容查询的一个基本框架，成为现代多媒体研究领域的经典文献之一。不久后，他还开发出一套视频检索系统并在美国取得专利，这项专利被柯达、英特尔等知名公司购买，广泛用于各种产品和研发中。
得益于多项这类基础性、框架性的工作，张宏江在 2010 年和 2012 年先后被计算机科学领域的国际顶级学会 IEEE 和ACM SIGMM 授予技术成就奖（Technical Achievement Award），分别表彰其在多媒体内容分析系统方面开创性的贡献，以及在多媒体计算、通信和应用领域重大而持久的贡献。
但被问及如何才能找到或者解决这类能够产生长期影响的问题时，张宏江却表示这其中并没有什么秘密。只要将优秀的人聚在一起，建立一个开放和自由的环境，他们自然会发现有价值的问题并产出有影响的成果，甚至开创新的领域。他说：如果不然，那就是恰好领域发展慢，条件尚未成熟，我们要遵循学科发展的规律。
当然，智源研究院并非简单地将优秀人才聚在一起。智源主要通过小同行推荐和评议筛选人才，把北京的 AI 人才都捋了一遍。其次是跨领域，集聚不同领域或圈层的研究者。最后，或许也是最容易被避而不谈的，就是团队合作与个人名誉之间的矛盾。对此，张宏江非常豁然，毕竟，归根结底，大家都愿意加入最终能出成果的团队。赢的队伍里没有输家，况且团队合作也能出多个明星，就像当初在微软亚洲研究院一样。
智源研究院的初衷，是以资助人为核心，让北京市科委和海淀区政府将足够多的资源给到这些年轻科学家，同时营造开放、自由和健康的环境，然后放手让他们去探究。
目前，由深度学习催生的这一波 AI 发展在理论上已经遇到瓶颈，但工程上却大有可为。张宏江表示，悟道团队在做的，就是用大模型+大算力不断把深度学习的瓶颈撑开，让更多工程上马，更多技术落地。
在这种不断撑开的过程中，会出现许多有待解决的理论问题，以及工程上的优化，而这将为学术界和产业界都创造更多施展的空间。
如果将 AI 比作电力，那么大模型则相当于发电机，能将智能在更大的规模和范围普及。研发发电机乃至构建发电厂，需要团队协作，而且最好是由跨领域的小团队组成的大团队来完成。事实也证明，与小型研究团队相比，大型研究团队更擅长完善创新。
AI 产学研融合急不来，智源做的一切都是为了提高概率。即使是依托政府，智源的工作终究需要交付价值：如果不打算赚钱，研究院的最终目标是什么？公众如何才能知晓智源在做对社会有用的事情？
受益于中国广阔市场及一系列支持政策，眼下是中国科技创业最好的时期。但是，AI 产学研融合急不来，我们希望能够立足于我们对技术的理解和对人才的了解，然后能做得比别人稍微好一点，这样我们的成功率就会比较高一点。（节选自网易新闻、搜狐新闻）
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