强“根”重“用” 人工智能加速形成现实生产力

　　最新数据显示，我国人工智能核心产业规模不断增长，企业数量超过4400家。人工智能与制造业深度融合，有力推动实体经济数字化、智能化、绿色化转型，目前全国已建设近万家数字化车间和智能工厂。

 

　　记者获悉，相关部门将通过科技创新重大项目，着力推动大模型算法、框架等基础性原创性技术突破，强化人工智能“根”技术研发，推进人工智能试点示范，拓展特色应用场景，加快“智改数转”，进一步推动人工智能形成现实生产力。

 

　　拓展创新应用

 

　　当前，人工智能产业步入创新活跃、应用拓展的发展机遇期。

 

　　简单输入文字，几秒就能生成图画、创意、文本等。在2023年世界互联网大会乌镇峰会上，百度、科大讯飞等企业的AI大模型产品，通过自然对话方式理解和执行用户任务，吸引众多人士体验。

 

　　“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。深度学习作为人工智能的核心技术，具有很强的通用性，并具备标准化、自动化和模块化的工业大生产特征。而大模型的兴起，使得人工智能应用的深度和广度进一步拓展。人工智能已进入工业大生产阶段。”百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰说。

 

　　商汤科技“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人吸引人们驻足体验。工作人员介绍，其高精度的视觉感知算法可实现棋子的精准定位，结合工业级机械臂技术能够以毫米级的操作精度进行取子、落子，让“元萝卜”像人一样“眼快、手准、出招稳”，手眼协同，给用户带来沉浸式对弈乐趣。

 

　　此外，人工智能正被广泛应用在临床疾病诊断中，为医生提供临床辅助分诊建议，有助于大规模提升疾病筛查的检出率。作为获得2023年世界互联网大会领先科技奖的项目，“腾讯觅影数智医疗影像平台”已全面开放20多个医疗AI引擎助力科研创新，通过“云+AI”实现远程诊断、远程会诊、辅助诊断等多种数字影像应用。据介绍，根据临床试验，腾讯觅影的青光眼AI引擎能够降低漏诊率20%，降低误诊率2%。

 

　　从线上到线下、从制造业到服务业，人工智能赋能千行百业，为经济社会高质量发展提供新动能。工信部数据显示，我国人工智能核心产业规模不断增长，企业数量超过4400家，智能芯片、开发框架、通用大模型等创新成果不断涌现。

 

　　布局产业赛道

 

　　记者注意到，近段时间，从部委到地方正积极部署，夯实人工智能技术底座，壮大人工智能产业规模。

 

　　工信部提出，将通过科技创新重大项目，着力推动大模型算法、框架等基础性原创性技术突破，提升智能芯片算力水平，释放数据价值，强化“根”技术研发；推动智能产品和装备发展；发挥大模型强认知、强交互、强生成的特点，促进高端装备、关键软件、智能终端升级迭代，提升重点产品和装备智能化水平。

 

　　地方也持续出台相关举措。《湖北省推进人工智能产业发展三年行动方案（2023—2025年）》提出，力争到2025年全省人工智能产业规模超过1500亿元。在智能芯片、多模态大模型、自然语言处理、视听觉信息智能识别、自动驾驶等重点领域取得重大标志性成果100项以上。

 

　　《福建省促进人工智能产业发展十条措施》提出布局提升算力基础、提供普惠算力服务、推动数据开放应用、加强关键技术攻关、支持企业做大做强等十条措施，抢抓发展机遇，布局人工智能产业。

 

　　赛迪顾问人工智能产业研究中心分析师邹德宝对《经济参考报》记者表示，整体来看，我国在创新优化级、工程实现级的人工智能技术研发方面取得巨大成就，但在颠覆性理论突破与阶跃性模型创新方面还有所不足，在关键技术、芯片制造、架构设计、底层平台等方面还存在短板。相关部署将进一步调动资源，推进技术创新攻关，构建研发—产业—应用“快车道”，推动人工智能共性技术研发与产业化。

 

　　赋能实体经济

 

　　人工智能与制造业深度融合，有力推动实体经济数字化、智能化、绿色化转型。

 

　　从产品设计、原材料管理，到产品加工、物流运输……越来越多的制造业企业将数字化智能化嵌入生产管理全链条。数据显示，目前全国已建设近万家数字化车间和智能工厂。

 

　　根据《“十四五”智能制造发展规划》部署，到2025年，70%规模以上制造业企业基本实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂，智能制造装备和工业软件市场满足率分别超过70%和50%。

 

　　工信部明确，下一步将推动重点行业智能化升级；加快制造业全流程智能化；深化人工智能技术在制造业全流程融合应用，大幅提升研发、中试、生产、服务、管理等环节智能化水平；推进人工智能试点示范，拓展特色应用场景，加快“智改数转”，形成现实生产力。

 

　　对此，邹德宝建议，夯实自然语言处理、智能语音、机器视觉、生物特征识别和人机交互等关键领域技术基础，推动人工智能与新型工业化进一步融合创新，提高人工智能技术通用化水平，降低新型工业化生产准入门槛，加快推进人工智能先进技术对新型工业化的赋能应用。(记者郭倩实习生杜益萌)

 

　　转自：经济参考报