今年的政府工作報告提出,持續(xù)推進“人工智能+”行動,將數(shù)字技術與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結合起來,支持大模型廣泛應用,大力發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備。人工智能如何賦能制造業(yè)推動高質量發(fā)展、人工智能應用如何推進落地,成為今年全國兩會代表委員熱議的話題。全國政協(xié)委員、中國信息通信研究院院長余曉暉在接受《人民郵電》報記者專訪時表示,人工智能將在制造、能源等更多實體經(jīng)濟領域實現(xiàn)深度應用,推動生產(chǎn)力實現(xiàn)更大的變革性突破。
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搶抓機遇
制造業(yè)擁抱AI深度融合
近年來,人工智能在技術創(chuàng)新與商業(yè)應用的雙輪驅動下,正加速與實體經(jīng)濟深度融合。哪些領域或行業(yè)可能會迎來人工智能應用的爆發(fā)性增長?
余曉暉表示,從發(fā)展規(guī)律和應用態(tài)勢來看,人工智能賦能行業(yè)的路徑符合數(shù)字技術應用的一般客觀規(guī)律,即遵循“從數(shù)字化水平較好的領域率先突破,再逐步擴散到更多行業(yè)”的推進特征。一方面,率先在數(shù)字原生領域規(guī)模化應用。以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字原生領域,憑借天然的數(shù)據(jù)沉淀優(yōu)勢、成熟的數(shù)字基礎設施以及海量的用戶基礎,率先形成人工智能應用的規(guī)模化落地。例如,互聯(lián)網(wǎng)搜索、社交、購物、寫作、編程等領域紛紛接入大模型、拓展新業(yè)態(tài),這些應用不僅提升了服務效率,還為用戶帶來了全新的交互體驗。另一方面,逐步向金融、醫(yī)療、交通等數(shù)字化程度較高的行業(yè)滲透,重要場景應用賦能成效顯著。例如,美國88%的金融機構部署AI系統(tǒng),深度應用者61%獲得超預期投資回報率。在藥物研發(fā)中,生成式AI將化合物篩選周期從數(shù)年縮短至數(shù)月,新藥上市時間從13年縮短至8年,成本降低75%。人工智能在自動駕駛的應用也隨著大模型的發(fā)展正實現(xiàn)新的突破。這些先導應用都建立在行業(yè)既有的數(shù)字化基礎之上,同時也加速了相關行業(yè)的數(shù)字化向智能化的重構進程。
“隨著人工智能技術的進一步普惠化和各行業(yè)數(shù)字化轉型的全面推進,人工智能將在制造、能源等更多實體經(jīng)濟領域實現(xiàn)深度應用,與更加復雜的物理場景和核心生產(chǎn)流程相結合,推動生產(chǎn)力實現(xiàn)更大的變革性突破。”余曉暉說。
那么,中國制造業(yè)如何抓住這樣的契機和風口推動產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展?
對此余曉暉表示,我國制造業(yè)具有門類齊全、規(guī)模龐大、場景豐富、數(shù)據(jù)潛能巨大等優(yōu)勢,加快人工智能技術的創(chuàng)新應用探索,既有助于為產(chǎn)業(yè)注入新的創(chuàng)新動能,催生各類新模式新業(yè)態(tài),實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展;同時制造業(yè)也為人工智能技術提供了豐富的試驗田和數(shù)據(jù)集,將推動人工智能發(fā)展邁上新的臺階。具體來說,他認為應從四個方面發(fā)力。
一是加快工業(yè)人工智能應用模式創(chuàng)新探索。盡管當前工業(yè)人工智能已經(jīng)形成大量豐富的應用模式,但人工智能作為創(chuàng)新最為活躍的領域,對制造業(yè)的融合賦能潛力還遠遠未得到充分釋放。應面向重點行業(yè)和典型場景加快人工智能應用探索,與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度融合,進一步強化研發(fā)設計和營銷服務“兩端”環(huán)節(jié)應用,同時面向生產(chǎn)制造等“核心”環(huán)節(jié)推進深度應用。
二是推動人工智能與工業(yè)技術融合創(chuàng)新。推動人工智能技術與工業(yè)知識、模型深度結合,在保證工業(yè)制造對穩(wěn)定、可靠、質量等要求的同時,賦予其智能化能力,是工業(yè)人工智能技術創(chuàng)新的關鍵,也是全球性難題。應加大研發(fā)投入,突破人工智能與工業(yè)技術融合的基礎性原理與關鍵工程化問題,驅動以智能化為主要特征的新工業(yè)革命。
三是布局智能疊加的智能制造終端產(chǎn)品、裝備、系統(tǒng)。當前人工智能正深刻改變制造裝備、機器人、工業(yè)自動化、工業(yè)軟件等領域的產(chǎn)品形態(tài)與產(chǎn)業(yè)圖景;同時,電腦、手機、家電、無人系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)等各類終端產(chǎn)品也加快向人工智能升級。要充分發(fā)揮我國人工智能創(chuàng)新優(yōu)勢,特別是推動各行業(yè)領軍企業(yè)與人工智能企業(yè)優(yōu)勢互補和創(chuàng)新合作,帶動各個領域的產(chǎn)品智能化升級與產(chǎn)業(yè)突破,打造我國制造業(yè)智能化新優(yōu)勢。
四是加強重點領域行業(yè)數(shù)據(jù)資源構建。工業(yè)人工智能創(chuàng)新關鍵是高質量的行業(yè)數(shù)據(jù)集、模型庫,目前我國基礎大模型已進入全球領先行列,但在工業(yè)等領域的應用積累還較為薄弱。要圍繞重點制造業(yè)高價值場景,加快積累形成高質量行業(yè)數(shù)據(jù)集,構建行業(yè)數(shù)據(jù)資源體系,同時積極探索基于可信數(shù)據(jù)空間的行業(yè)數(shù)據(jù)流通體系,將數(shù)據(jù)資源潛能有效轉化為國家數(shù)據(jù)優(yōu)勢,在推進制造業(yè)智能化升級的同時,反哺大模型性能升級,推進我國人工智能的進一步突破。
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通力合作
創(chuàng)新AI大模型技術應用
2025年工信部將實施“人工智能+制造”行動,加強通用大模型和行業(yè)大模型研發(fā)布局和重點場景應用。國產(chǎn)大模型發(fā)展按下提速鍵,生成式人工智能正帶來產(chǎn)業(yè)變革。在推動人工智能的應用過程中,政府和行業(yè)如何合作?
余曉暉指出,當前,全球人工智能創(chuàng)新和應用全面加速,我國已具備良好技術產(chǎn)業(yè)基礎,涌現(xiàn)出世界級大模型產(chǎn)品和優(yōu)秀企業(yè),進一步發(fā)展需要政府與行業(yè)形成更強合力,協(xié)同推進人工智能技術創(chuàng)新和應用落地。
他表示,政府可聚焦基礎支撐與制度保障,加強算力、數(shù)據(jù)、人才、資金等關鍵要素供給,筑牢創(chuàng)新底座,同時加快推進政府自身應用,牽引產(chǎn)業(yè)發(fā)展。行業(yè)可立足場景和市場優(yōu)勢,加快技術突破,深耕場景創(chuàng)新,打造標桿應用,鞏固和增強全球競爭優(yōu)勢。總體而言,政府和行業(yè)可進一步加強協(xié)同,在以下重要方向形成更大推動合力,推進人工智能創(chuàng)新突破和形成現(xiàn)實生產(chǎn)力。
第一,產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設。一是聚焦人工智能軟硬件協(xié)同問題,推進產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)構建創(chuàng)新聯(lián)合體,推動一批軟硬件協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)及方案建設;有序引導軟硬件廠商間協(xié)同創(chuàng)新及與開源模型國產(chǎn)化適配,集聚各方力量盡快構建起技術領先、自主可靠、良性發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。二是聚焦開源生態(tài)建設問題,加快推進國際先進的人工智能開源社區(qū)建設,構建先進的開源服務體系,并積極促進開源國際交流合作。
第二,關鍵要素供給。一是聚焦數(shù)據(jù)質量與開放問題,協(xié)力推進高質量數(shù)據(jù)集建設,有序開放政務、醫(yī)療、交通等公共數(shù)據(jù)資源,推動數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)發(fā)展。二是聚焦高質量人才培養(yǎng)問題,進一步打通產(chǎn)教融合與實戰(zhàn)培養(yǎng)通道,加快培養(yǎng)既懂人工智能應用又熟悉本行業(yè)需求與機理的跨界人才。加大產(chǎn)業(yè)界與學術界的人才聯(lián)合培養(yǎng),激發(fā)更大創(chuàng)新合力和人工智能原創(chuàng)思想。三是加大對人工智能創(chuàng)新和先導應用的投融資支持,確保我國人工智能創(chuàng)新發(fā)展所需的資金強度。
第三,規(guī)模化應用落地。一是聚焦行業(yè)供需對接問題,分行業(yè)探索建立“場景清單—供需平臺—樣板間推廣”全鏈條機制,培育垂直領域解決方案提供商,推動標桿場景規(guī)模化落地。二是聚焦人工智能規(guī)模化應用,推動更多普惠性支持政策出臺,發(fā)揮我國行業(yè)數(shù)據(jù)和場景優(yōu)勢,鼓勵領軍企業(yè)率先落地行業(yè)大模型,與生產(chǎn)及業(yè)務流程深度結合,探索解決工程化部署、軟硬件協(xié)同、數(shù)據(jù)供給等問題,形成生產(chǎn)力。三是加快推進政府自身應用,加強政務辦公、政務服務、城市治理等領域人工智能應用場景的推廣,形成示范帶動效應。
來源:人民郵電報