人工智慧加速賦能千行百業

       工業和資訊化部日前公佈數據顯示，我國人工智慧發展取得積極進展，企業數量超4500家，智能晶元、通用大模型等創新成果加速湧現，智慧基礎設施不斷夯實，數位化車間和智能工廠加快建設，為人工智慧賦能新型工業化奠定了良好基礎。

      工業和資訊化部運行監測協調局局長陶青表示，要充分發揮我國工業體系完整、產業規模龐大、應用場景豐富等優勢，以人工智慧和製造業深度融合為主線，以智慧製造為主攻方向，以場景應用為牽引，推動製造業智能化轉型、高水準賦能工業製造體系，為高質量發展提供新動能。

     關鍵技術加快突破

     人工智慧是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，是新型工業化的重要推動力。 加快突破人工智慧基礎關鍵技術，才能夯實應用賦能的底座。

      在日前舉行的2024年IT市場年會上，中國計算機行業協會人工智慧專委會副秘書長王沛霖表示，我國人工智慧核心技術基礎薄弱，存在頭重腳輕的產業結構。 在應用層面發展較為迅速，但在基礎層面和關鍵技術層面的研發和產業化能力相對較弱，缺乏具有國際競爭力的核心技術和產品。

      陶青透露，要圍繞演算法、算力等大模型底層技術，加快推動智能晶元、大模型演算法、框架等基礎性關鍵核心技術和產品突破; 加快智慧物聯終端和工業雲部署，提升面向製造業的算力供給運營管理能力; 引導生態型企業加快打造具備全球競爭力的通用大模型，培育面向製造業場景的行業大模型; 構建高水平工業資料庫，激發工業數據要素價值。

      “只有將算力、演演算法和數據3個核心要素融合，才能把'人工智慧+'帶到產業中，真正實現產業智慧化賦能。 今年4月，我們發佈了海若大模型業務戰略，計劃投入50億元資金，依託數字創新生態共同體，加快推動海若大模型在100個城市快速落地。 “浪潮雲行業總監尹萍說。

      近年來，我國算力產業發展迅速。 工業和資訊化部副部長單忠德介紹，截至2023年底，我國在用數據中心機架總規模超過810萬標準機架，算力總規模達每秒230百億億次浮點運算; 智慧算力規模達70百億億次浮點運算，增速超過70%。

      “算力一直是制約人工智慧發展的關鍵因素。” 賽迪顧問股份有限公司總裁付長文表示，當前我國算力規模居全球第二位，但還存在算力結構不平衡等問題。 隨著人工智慧快速發展和行業、企業數位化不斷推進，對智算中心的需求越來越大。 2022年我國智慧算力缺口是52.6%，2023年達78.4%。

     王沛霖認為，培育壯大新質生產力離不開「人工智慧+」數據要素×」的深度融合與高效運作。 這兩項行動深度推進，將為我國帶來產業轉型的歷史性機遇，有望打造出一批具有全球影響力的數位產業集群，推動現代化產業體系實現質的飛躍。

    “以數字技術為核心驅動的數字經濟全面快速發展，基於數位技術的創新已成為形成新質生產力的關鍵支撐。 當前，國家數據基礎制度和數據要素管理進入實質性階段，數字領域新技術、新理念、新制度不斷湧現。 “國家智慧製造專家委員會主任蘇波說。

      拓展多元應用場景

      中國電子資訊產業發展研究院院長張立表示，2023年，以生成式人工智慧為代表的IT技術引發了智能時代的新革命，成為推動千行百業應用創新的動力源。 “人工智慧+”行動的目標就是要積極應用人工智慧為實體經濟賦能，提高實體經濟效率，推動實體經濟高質量發展，為經濟社會各個領域帶來新產業、新模式、新動能。

      我國擁有廣泛而豐富的人工智慧應用場景，為“人工智慧+”創造了巨大空間。 人工智慧在影像、零售、製造、金融、醫療等領域已得到廣泛應用，改變著生產模式和經濟形態，提高生產效率，降低生產成本，有效提升了產業國際競爭力。

      在前不久舉行的第十四屆北京國際電影節上，兩部40多年前上映的老電影變成了全新4K版影片重新首映。 據介紹，在數位修復環節，火山引擎技術團隊工程師利用AI標識技術，減少了修復師重複勞動，幫助優化影片清晰度、流暢度、色彩，去除瑕疵。 香港城市大學計算機系助理教授馬柯德表示，隨著生成式人工智慧視覺大模型技術在更多影視場景中得到廣泛應用，這一技術趨勢或成為未來4K膠片修復的主流。

      在山東威海市，一艘漁船駛入港口，立刻被岸邊的漁政核查核錄系統捕捉到。 這個由中國聯通研發的高科技「接待員」迅速確認船隻身份，在5分鐘內完成核驗，大大縮短了判定船舶身份的時間，提高了準確率。 漁政核查核錄系統上線16個月以來，AI「船臉」演算法平均識別率精度達到86%以上，已完成8580次AI預警、3100多艘漁船的數據搜集，以及19153餘次的機器自學習，提升了智慧漁港管理水準。

       人工智慧還能提升品質管理效率，為消費者選購商品提供便捷服務。 比如，得物APP率先運用AI技術探索品質消費保障，建立國內首條人工智慧查驗鑒別生產線。 AI計算引擎由得物APP多年積累的查驗鑒別研究和海量實物商品數據訓練而成，能輔助提升查驗鑒別效率。

       蒙牛集團副總裁、首席數智官李琤潔介紹，蒙牛歷經貨的數位化、人的數位化到人工智慧驅動的數智化轉型3個階段，轉變組織方式和生產方式，激發新質生產力。 在數位化1.0階段，蒙牛實現從奶源、工廠到消費者全鏈條的數字化覆蓋; 在數位化2.0階段，蒙牛深耕消費者數位化;在如今的數智化3.0階段，蒙牛實施“AI驅動的雙飛輪”戰略，用人工智慧對供應側和消費側進行全面加持。

     “預計圍繞人工智慧和數據要素的應用場景將持續釋放，推動IT領域新質生產力培育、壯大與發展，併為各行各業帶來發展新動能。 同時，人工智慧與數據要素深度結合，將在產業、經濟、社會領域碰撞出新的火花。 “蘇波說。

      陶青透露，要深化人工智慧技術在製造業全流程中的融合應用，大幅提升研發、中試、生產、服務、管理等環節的智能化水準。 面向對國民經濟影響大、帶動力強、數字化基礎好的重點行業，開展人工智慧賦能新型工業化專項行動，加快重點行業智能化升級，提升高端裝備、關鍵軟體、智慧終端等重點產品和裝備智能化水準。

      培育壯大產業生態

       我國人工智慧發展也面臨諸多問題。 王沛霖分析，我國人工智慧產業標準化和規範化程度不高，行業缺乏統一的標準體系，不僅影響企業互操作性和相容性，也阻礙整個產業規範化和規模化發展。 雖然我國人工智慧人才培養規模逐漸擴大，但仍面臨高層次領軍人才稀缺、基礎研究人才流失等問題，急需構建更完善的多層次人才培訓體系。

      此外，隨著大數據和人工智慧融合，如何有效保護使用者隱私、確保數據安全，同時滿足AI模型訓練的大數據需求，成為重要課題。 跨界協同與資源整合也不夠緊密，各產業及產學研用之間深度融合和協同創新還不夠充分，資源分享和利益分配機制尚待完善。

       針對這些問題，相關企業開展了一系列探索實踐。 據介紹，浪潮雲在國內率先啟動新型數據基礎設施探索與實踐，通過搭建城市可信數據空間並融合隱私計算、沙箱計算、數據授權、區塊鏈等多種技術能力，滿足授權數據安全存儲、可信傳輸、聯合建模等數據流通需求，為各地數據要素安全可信流通提供強有力技術支撐。

      聯通數位科技有限公司數字化轉型首席專家楊海明介紹，聯通數科形成了「聯通數科+行業軍團+研究院」的企業轉型佈局，還發揮中國聯通在網路安全領域的引領作用，與合作夥伴共同構建對外賦能的生態鏈。

     陶青表示，要健全完善支撐體系，培育壯大產業生態; 加強標準引領，建立健全人工智慧賦能新型工業化標準體系。 優化佈局人工智慧領域製造業創新中心、產業技術基礎公共服務平臺和重點實驗室等，強化產業鏈協同創新，強化人工智慧開源生態建設，健全人工智慧人才培養、安全保障和國際合作等機制。

       賽迪顧問人工智慧與大數據研究中心常務副總經理鄒德寶提出，有關部門要在政策上給予支援，以滿足人工智慧創新發展推動新型工業化需求為導向，創造更好產業環境。

       來源：新華網