“從產業角度而言，人工智能可幫助預測和判斷。例如，在設備運作保全方面，通過數據采集和算法判斷，人工智能可幫助制造業客戶降低設備維護成本，進一步提高生產效率。”在第六屆虹橋國際經濟論壇“智能科技與未來產業發展”分論壇上，圍繞“人工智能如何更好服務實體經濟”這一主題，歐姆龍自動化(中國)有限公司總裁朱左江表示。

在本次分論壇上，來自學術界和產業界的嘉賓，就進一步通過人工智能推動綠色化、數字化進行了探討。“人工智能，特別是以大模型為代表的人工智能的快速發展，給產業發展注入新動能。”中國電子學會副理事長龔克表示，在這一新階段中，應堅持發展主線，推動人工智能和實體經濟深度融合，真正實現高質量、綠色化發展。

人工智能是重要推動力

在智能化、綠色化融合發展的當下，人工智能是一個重要推動力。如何用好這一工具，是所有產業實現高質量轉型發展面臨的課題。

“不管訓練，還是推理，人工智能模型都會消耗大量功耗。這本身就會倒逼我們持續提升效率。”百度集團副總裁吳甜表示，在基礎設施方面，百度一直在建設符合綠色標準功耗的集群設施，在建設過程中引入人工智能技術幫助基礎設施提升效率。

“‘文心一言’自發布至今推理性能提升了50倍。換言之，推理端的成本相應下降，這也使該產品在每次使用時更加綠色化。”吳甜表示，不僅如此，模型訓練的效率已提升3.6倍。這也意味著，模型訓練周期大幅縮短，正對應著能耗的下降。

事實上，人工智能在社會提升效率方面會有極大的價值空間。吳甜透露，百度正通過“文心一言”模型做代碼開發的提升效率工作。

“目前，在寫代碼時，百度工程師對人工智能大模型輸出代碼的采用率超過40%，對于高頻用戶來說甚至達到60%。”吳甜表示，類似的效率提升體現在各行各業。雖然人工智能大模型發展初期功耗很大，但給整個社會運轉帶來的效率提升意義重大。

“建筑物碳排放的最終目標是實現‘近零碳’目標。如何達到這一目標，通過人工智能實現有效連接的高效能設備是關鍵因素。”江森自控亞太區總裁朗智文表示。

在監管方面守牢底線

人工智能代表著未來，但如何推動人工智能和實體經濟更好地融合，也面臨著多重挑戰。

對此，中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民表示，要想做好人工智能大模型一定要培養交叉人才。他建議，為了產業智能化發展更加通暢，非IT領域專業的學生應掌握人工智能這一學科的基礎知識，這需要政策環境和有關機制的進一步推動。

“現階段，國內產業智能化發展還處在相對初期的狀態。有關部門可在政策制定層面進行引導，建設一個面向未來產業鏈條的培育環境。”吳甜說。

吳甜建議，每個行業應發揮該行業領域專家的作用，而這一作用的發揮需依賴行業對自身應用場景和數據的理解。

在龔克看來，政策面在營造創新環境的同時也應該在監管方面守牢底線，健康有序地推動人工智能更好賦能實體經濟發展。