- 人工智能產業化應用加速：新技術不斷涌現 產業規模持續增長
- 2023年03月25日 來源：人民日報
提要：專家表示，進一步推動人工智能產業發展，將創新要素轉化為物質或知識資源，形成規模效應和范圍效應，關鍵在于協同創新平臺的搭建。構建人工智能協同創新平臺，要聚焦當前落地應用需求，更快實現人工智能生態伙伴的業務聚合、資源聚合和戰略聚合，平臺內的各方主體通過加強人工智能算力輸出、服務能力優化及人才培養等層面的要素供給，形成產業鏈上下游通力合作的產業生態。
近年來，隨著數字化基礎設施建設不斷完善，商業化應用加速落地，人工智能產業發展駛入“快車道”。
工業質檢、零件計數、自動駕駛、語音交互……人工智能在產品研發、服務升級、商業模式創新等方面為企業帶來切實成效，各式各樣的人工智能應用進入生產生活、服務千家萬戶。
新一代人工智能是推動科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的驅動力量。當前，我國人工智能領域呈現出技術創新和產業化應用雙輪驅動、雙向促進的發展特征。
在供需兩側的共同推動下，技術創新成果開始大規模地從實驗室研究走向產業實踐，人工智能產業化進程加快。根據中國信通院發布的最新數據測算，2022年我國人工智能核心產業規模達到5080億元，同比增長18%。
應用廣度和深度加快擴展，場景創新成為新路徑
兔毫、油滴、曜變、鷓鴣斑……在1300攝氏度以上的高溫中，建盞展現出絢麗的釉色，每盞皆唯一。古人常以“入窯一色，出窯萬彩”來形容其釉色千變萬化。近年來，國內建盞產業迅速發展，但也產生了假冒仿制、以次充好等亂象，通過傳統防偽手段，很難解決問題。
后來，位于福建省南平市建陽區的一家建盞生產企業找到了北京曠視科技有限公司，希望借助人工智能技術來為每一只建盞打造專屬的“電子身份證”。
這并非易事。一方面，分辨不同建盞之間的區別難度極高，建盞釉面還會產生很強的反光，這些都會給人工智能帶來挑戰；另一方面，這類項目往往需要花費大量時間做實驗設計。
面對這些問題，曠視團隊提出“算法量產”理念，打造了人工智能建盞溯源系統，實現了盞紋識別。團隊還研發了內置可控制光源的硬件設備，以克服釉面材質反光的難題。
“我們由此實現了一盞一圖、一盞一碼、圖碼結合，既有效打擊了仿造偽造行為，又推動產業的規范化發展和數智化升級。”曠視研究院算法量產負責人周而進說。
像建盞一樣，人工智能應用向縱深演進，越來越多的行業實現了智能化升級。工業質檢、零件計數、自動駕駛、語音交互，甚至是高空拋物檢測、普洱茶茶餅識別、破皮速凍水餃檢測……人工智能為企業在研發速度和流程、產品服務、商業模式創新等方面帶來切實的成效，“五花八門”的人工智能應用伴隨著數字化、智能化熱潮，進入生產生活、服務千家萬戶。
“人工智能技術正沿著追求更高精度、挑戰更復雜任務、拓展能力邊界等方向持續演進。場景創新成為人工智能技術升級、產業增長的新路徑。”科技部新一代人工智能發展研究中心主任，中國科學技術信息研究所黨委書記、所長趙志耘認為，人工智能應用廣度和深度不斷擴大，正向更多行業和更核心的業務領域滲透，推動制造、物流、醫療等各方面的智能化程度不斷提高，智能場景對經濟社會發展的重要性也逐漸凸顯。
新技術不斷涌現，產業化路徑逐漸清晰
隨著新技術不斷涌現，人工智能產業化的路徑也逐漸清晰。近幾年，國內外廠商紛紛加碼巨量模型的投入與研發，讓人工智能產業落地找到了新的方向。
新藥研發就受益于此。華為云盤古藥物分子大模型，是由華為云聯合中國科學院上海藥物研究所共同訓練而成的大模型，可以實現針對小分子藥物全流程的人工智能輔助藥物設計。
西安交通大學第一附屬醫院劉冰教授團隊利用該大模型成功研發出一種新的“超級抗菌藥”，它有望成為全球近40年來首個新靶點、新類別的抗生素。借助大模型，先導藥的研發周期從數年縮短至1個月，研發成本降低70%。
聯想集團首席技術官芮勇認為，大模型的特點可以概括為“一大三多”：“‘一大’是指參數規模大，是千億參數級別的超大型人工智能模型；‘三多’是指利用多來源、多模態、多任務的互聯網海量數據進行訓練。”
“在云服務的基礎上，大模型的落地也越來越普遍。過去，我們經常強調的是針對某一類應用的小模型，比如人臉識別、語音識別等。現在隨著大模型的出現，用戶可以在預訓練模型上進行簡單的處理，就能滿足自身的需要。這實際上能夠幫助用戶更好地應用人工智能技術。”國際數據公司(IDC)中國副總裁周震剛說。
浪潮信息基于大模型打造的智能客服機器人“源曉服”就是大模型的一個典型應用。“我們的目的是讓大模型與契合場景需求的行業模型進行結合。”浪潮信息服務總監陳彬說。
憑借強大的學習能力，“源曉服”能夠對知識庫進行自主化學習。目前，已能覆蓋終端用戶92%的咨詢問題。對于一些常見技術問題，如系統安裝、部件異常等，解決率達80%。
“大模型并不是炫技，它更多源于人工智能產業發展的現實需求。”浪潮信息副總裁劉軍指出，人工智能應用場景已經從碎片化過渡到深度融合的一體化，在算法模型方面，巨量模型將會成為人工智能算法規模化創新的基礎。
核心產業規模快速增長，形成良好產業發展基礎
人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術。近年來，我國陸續出臺多項政策，鼓勵人工智能行業發展與創新。《新一代人工智能發展規劃》《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》《新型數據中心發展三年行動計劃(2021—2023年)》等產業政策，為人工智能產業發展提供了保障；我國還依托領軍企業建設了10余家國家新一代人工智能開放創新平臺；依托地方建設國家新一代人工智能創新發展試驗區和國家人工智能創新應用先導區；以發布智能產品推廣目錄等方式推動人工智能技術在醫療養老、城市建設等重點領域的規模化應用……
近年來，我國形成了良好的人工智能產業發展基礎。除人工智能核心產業規模快速增長外，我國人工智能企業數量超過4200家，智能芯片、開源框架等關鍵核心技術取得重要突破，智能傳感器、智能網聯汽車等標志性產品創新能力持續提升；在智能化信息基礎設施布局建設方面，2022年，全國在用數據中心機架總規模超過650萬標準機架，目前有超過30個城市正在建設或提出建設智算中心。
專家表示，進一步推動人工智能產業發展，將創新要素轉化為物質或知識資源，形成規模效應和范圍效應，關鍵在于協同創新平臺的搭建。構建人工智能協同創新平臺，要聚焦當前落地應用需求，更快實現人工智能生態伙伴的業務聚合、資源聚合和戰略聚合，平臺內的各方主體通過加強人工智能算力輸出、服務能力優化及人才培養等層面的要素供給，形成產業鏈上下游通力合作的產業生態。
